We propose a molecular simulation method using genetic algorithm (GA) for biomolecular systems to obtain ensemble averages efficiently. In this method, we incorporate the genetic crossover, which is one of the operations of GA, to any simulation method such as conventional molecular dynamics (MD), Monte Carlo, and other simulation methods. The genetic crossover proposes candidate conformations by exchanging parts of conformations of a target molecule between a pair of conformations during the simulation. If the candidate conformations are accepted, the simulation resumes from the accepted ones. While conventional simulations are based on local update of conformations, the genetic crossover introduces global update of conformations. As an example of the present approach, we incorporated genetic crossover to MD simulations. We tested the validity of the method by calculating ensemble averages and the sampling efficiency by using two kinds of peptides, ALA3 and (AAQAA)3. The results show that for ALA3 system, the distribution probabilities of backbone dihedral angles are in good agreement with those of the conventional MD and replica‐exchange MD simulations. In the case of (AAQAA)3 system, our method showed lower structural correlation of α‐helix structures than the other two methods and more flexibility in the backbone ψ angles than the conventional MD simulation. These results suggest that our method gives more efficient conformational sampling than conventional simulation methods based on local update of conformations. © 2018 Wiley Periodicals, Inc.

中文翻译：

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使用遗传算法的生物分子系统分子模拟中的增强采样方法

我们为生物分子系统提出了一种使用遗传算法（GA）的分子模拟方法，以有效地获得集合平均值。在这种方法中，我们将遗传交叉（GA 的操作之一）结合到任何模拟方法中，例如传统的分子动力学 (MD)、蒙特卡罗和其他模拟方法。遗传交叉通过在模拟期间在一对构象之间交换目标分子的部分构象来提出候选构象。如果候选构象被接受，则模拟从接受的构象开始。虽然传统模拟基于构象的局部更新，但遗传交叉引入了构象的全局更新。作为本方法的一个例子，我们将遗传交叉纳入 MD 模拟。我们通过使用两种肽 ALA3 和 (AAQAA)3 计算整体平均值和采样效率来测试该方法的有效性。结果表明，对于 ALA3 系统，骨架二面角的分布概率与常规 MD 和副本交换 MD 模拟的分布概率非常吻合。在 (AAQAA)3 系统的情况下，我们的方法显示出比其他两种方法更低的 α 螺旋结构的结构相关性，并且与传统的 MD 模拟相比，骨架 ψ 角具有更大的灵活性。这些结果表明，我们的方法比基于局部构象更新的传统模拟方法提供了更有效的构象采样。© 2018 Wiley Periodicals, Inc. ALA3 和 (AAQAA)3。结果表明，对于 ALA3 系统，骨架二面角的分布概率与常规 MD 和副本交换 MD 模拟的分布概率非常吻合。在 (AAQAA)3 系统的情况下，我们的方法显示出比其他两种方法更低的 α 螺旋结构的结构相关性，并且与传统的 MD 模拟相比，骨架 ψ 角具有更大的灵活性。这些结果表明，我们的方法比基于局部构象更新的传统模拟方法提供了更有效的构象采样。© 2018 Wiley Periodicals, Inc. ALA3 和 (AAQAA)3。结果表明，对于 ALA3 系统，骨架二面角的分布概率与常规 MD 和副本交换 MD 模拟的分布概率非常吻合。在 (AAQAA)3 系统的情况下，我们的方法显示出比其他两种方法更低的 α 螺旋结构的结构相关性，并且与传统的 MD 模拟相比，骨架 ψ 角具有更大的灵活性。这些结果表明，我们的方法比基于局部构象更新的传统模拟方法提供了更有效的构象采样。© 2018 Wiley Periodicals, Inc. 我们的方法显示出比其他两种方法更低的 α 螺旋结构的结构相关性，并且与传统的 MD 模拟相比，骨架 ψ 角具有更大的灵活性。这些结果表明，我们的方法比基于局部构象更新的传统模拟方法提供了更有效的构象采样。© 2018 Wiley Periodicals, Inc. 我们的方法显示出比其他两种方法更低的 α 螺旋结构的结构相关性，并且与传统的 MD 模拟相比，骨架 ψ 角具有更大的灵活性。这些结果表明，我们的方法比基于局部构象更新的传统模拟方法提供了更有效的构象采样。© 2018 Wiley Periodicals, Inc.