サムソン

サムソン
開発者ワンオングストローム
安定版リリース
2025 R2 / 2025
書かれたC++ ( Qt )
オペレーティング·システムWindowsmacOSLinux
プラットフォームx86-64
入手可能な英語
タイプ分子設計
ライセンス独自の[1]
Webサイトwww.samson-connect.net

SAMSONナノシステムの適応型モデリングとシミュレーションのためのソフトウェア)は、OneAngstromによって開発され、以前はフランスのコンピュータサイエンスとオートメーション研究所(INRIA)のNANO-Dグループによって開発されていた分子設計のためコンピュータソフトウェアプラットフォームです。[2]

SAMSONはモジュール式のアーキテクチャを採用しており、材料科学、 [3]、生命科学、[4]、医薬品設計など、ナノサイエンスのさまざまな分野に適しています。 [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11]

SAMSONソフトウェア開発キット(SDK) を使用して開発された SAMSON 拡張機能は、新しいモデルの構築、計算の実行、インタラクティブまたはオフラインのシミュレーションの実行、結果の視覚化と解釈などのタスクの実行を支援します。

SAMSON、SAMSON拡張機能、およびSAMSONソフトウェア開発キットは、SAMSON Connectウェブサイトを通じて配布されます。[6]このサイトは、開発者がアップロードするSAMSON拡張機能のリポジトリとして機能し、SAMSONのユーザーはSAMSON Connectから拡張機能を選択して追加します。


サムソン・アイ

SAMSONには、GPT-5検索拡張生成(RAG)に基づくアシスタント機能が組み込まれており、ユーザーが機能を発見したり、関連ドキュメントを開いたり、チャットから直接コマンドを実行したりするのに役立ちます。また、選択、Pythonスクリプトの作成、ドキュメントの分析、分子設計に関連するオンライン情報の取得、音声によるインタラクションのサポートも可能です。

モデリングとシミュレーション

SAMSON は、次の 5 つのカテゴリのモデルを使用してナノシステムを表します。

  • 構造モデル– 幾何学と位相を記述する
  • 視覚モデル– グラフィカルな表現を提供する
  • 動的モデル– 動的自由度を記述する
  • 相互作用モデル– エネルギーと力を記述する
  • プロパティモデル– 最初の4つのモデルカテゴリに入らない特性を記述します

分子とシステムは、原子、フラグメント ライブラリ、および手続き型ジェネレータを使用して構築できます。

シミュレーター (潜在的にインタラクティブなもの) は、モデルが物理ベースであり、特性を予測していることを確認するために使用されます。

データグラフ

すべてのモデルとシミュレータは、SAMSONデータグラフを形成する階層構造に統合されています。SAMSON拡張機能は、互いに、そしてデータグラフと相互作用することで、モデリングおよびシミュレーションタスクを実行します。シグナルとスロットのメカニズムにより、データグラフノードは更新時にイベントを送信することができ、例えば適応型シミュレーションアルゴリズムの開発が可能になります。[12] [13] [14]

ファイル形式とドキュメント

SAMSONは、拡張性を考慮した独自のドキュメント形式を採用しています。各ドキュメントヘッダーには、必要なSAMSON拡張機能のリストが指定されており、ファイルを開くために必要な拡張機能が自動的に示されるため、異なるインストール環境間での互換性を維持できます。分子モデルやシミュレーションデータに加えて、SAMSONドキュメントには、スクリプト、データセット、メディアなど、任意のファイルタイプを埋め込むことができ、これらはドキュメント内にバンドルされたまま、SAMSON Connectを通じて配布・共有できます。

クラウドコンピューティング

特定のワークフローはSAMSONインターフェースから直接クラウドで起動でき、結果はクライアントに同期されます。サポートされている計算には、タンパク質構造予測(例:AlphaFold)や分子動力学(例:GROMACS)などがあります。外部開発者は、プラットフォームにクラウドサービスを提供できます。

Python統合

SAMSONは、SAMSON APIへのPythonバインディングを提供します。これは、組み込みのJupyter QtコンソールとVisual Studio Codeの組み込みエディタコンポーネントを通じて利用できます。ユーザーは、モデリング、シミュレーション、可視化の自動化、パイプラインの構築、外部Pythonパッケージの統合、そしてPythonでグラフィカルユーザーインターフェースを備えたアプリケーションの作成を行うことができます。

パストレーシング

SAMSONはBlenderCyclesレンダラーを統合し、画像やアニメーションにおける分子システムのインタラクティブなパストレースレンダリングを可能にします。マテリアルとレンダリングパラメータはグラフィカルインターフェースから制御できます。

コラボレーションと共有

SAMSON Connectを通じて、ユーザーはプロファイルとグループを作成し、ドキュメントとクラウドジョブを共有し、アクセス権限を管理できます。SAMSONドキュメントはSAMSON Connectに公開され、共有可能なリンクと永続的な識別子を介してアクセスできます。

ノード仕様言語

SAMSONにはノード指定言語(NSL)があり、ユーザーはこれを使用してデータグラフのノードをそのプロパティに基づいて選択できます。NSL表現の例には以下が含まれます。

  • Hydrogen– すべての水素を選択(短縮版H:)
  • atom.chainID > 2– チェーンIDが2より大きいすべての原子を選択します(短縮版a.ci > 2:)
  • Carbon in node.selected– 現在の選択範囲内のすべての炭素を選択する(短縮版C in n.s:)
  • bond.order > 1.5– 次数が1.5より大きいすべての結合を選択する(短縮版:b.o > 1.5
  • O in node.type sidechain– サイドチェーンノード内のすべての酸素を選択する(短縮版O in n.t sc:)
  • "CA" within 5A of S–硫黄原子から 5 オングストローム以内にあるCAという名前のすべてのノードを選択します(短縮版: "CA" w 5A of S)

ソフトウェア開発キット

SAMSON はC++で開発されており、次のような SAMSON 拡張機能の開発を容易にする機能を実装しています。

  • 管理されたメモリ
  • 信号とスロット
  • シリアル化
  • マルチレベルの元に戻す/やり直し
  • 内省
  • 参照
  • 単位系
  • 関数と述語論理
  • SAMSON拡張機能を作成するためのソースコードジェネレータ

参照

参考文献

  1. ^ 「利用規約」. SAMSON Connect . 2020年5月30日閲覧。
  2. ^ NANO-D - INRIA
  3. ^ Contreras, M. Leonor; Villarroel, Ignacio; Rozas, Roberto (2021). 「ヘッケル石欠陥を含むジグザグカーボンナノチューブモデルの自動生成」.インテリジェントコンピューティング. ネットワークとシステムの講義ノート. 第284巻. pp.  371– 377. doi :10.1007/978-3-030-80126-7_28. ISBN 978-3-030-80125-0. S2CID  238030853。
  4. ^ モスタファ、アムル A.;エルラフマン、ソヘイル N. アブド;シェハタは言った。アブダラ、ナグラア A.オマール、ハナア S. (2021)。 「ハモグリバエの抵抗性とインゲンマメの植物の成長を強化するための新規生物刺激剤の効果を評価する」。科学的報告書11 (1): 20020。土井:10.1038/s41598-021-98902-z。PMC 8501134PMID  34625596。 
  5. ^ Barazorda-Ccahuana, Haruna Lux; Nedyalkova, Miroslava; Mas, Francesc; Madurga, Sergio (2021). 「分子動力学シミュレーションによるSARS-CoV-2主要プロテアーゼに対する低pHの影響の解明」. Polymers . 284 (21): 3823. doi : 10.3390/polym13213823 . hdl : 2445/182421 . PMC 8587287. PMID  34771379 . 
  6. ^ ab SAMSONコネクト
  7. ^ SAMSON 0.7.0 が利用可能になりました - Macs in Chemistry
  8. ^ SAMSON の RDKit - 化学における Macs
  9. ^ Vaucher, Alain C.; Reiher, Markus (2016). 「分子的傾向を探索的反応性研究の推進力として」. Journal of Chemical Information and Modeling . 56 (8): 1470– 1478. arXiv : 1604.06748 . doi :10.1021/acs.jcim.6b00264. PMID  27447367. S2CID  3549945.
  10. ^ Vaucher, Alain C.; Reiher, Markus (2017). 「局所的最小値と鞍点から低エネルギー方向への軌道最適化の誘導」. Journal of Chemical Theory and Computation . 13 (3): 1219– 1228. arXiv : 1701.00128 . doi :10.1021/acs.jctc.7b00011. PMID  28207264. S2CID  4406796.
  11. ^ Miao, Haichao; De Llano, Elisa; Sorger, Johannes; Ahmadi, Yasaman; Kekic, Tadija; Isenberg, Tobias; Gröller, M. Eduard; Barišić, Ivan; Viola, Ivan (2017). 「DNAナノ構造のマルチスケール可視化とスケール適応型修正」(PDF) . IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics . 24 (1): 1014– 1024. doi :10.1109/TVCG.2017.2743981. PMID  28866510. S2CID  9479885.
  12. ^ Artemova, Svetlana; Redon, Stephane (2012). 「適応的に拘束された粒子シミュレーション」. Physical Review Letters . 109 (19): 190201:1–5. Bibcode :2012PhRvL.109s0201A. doi :10.1103/PhysRevLett.109.190201. PMID  23215362.
  13. ^ Bosson, Mael; Grudinin, Sergei; Bouju, Xavier; Redon, Stephane (2012). 「炭化水素系のインタラクティブな物理ベース構造モデリング」. Journal of Computational Physics . 231 (6): 2581– 2598. Bibcode :2012JCoPh.231.2581B. CiteSeerX 10.1.1.592.5537 . doi :10.1016/j.jcp.2011.12.006. S2CID  15942141. 
  14. ^ Bosson, Mael; Grudinin, Sergei; Redon, Stephane (2013). 「ブロック適応型量子力学:対話型量子化学への適応型分割統治アプローチ」. Journal of Computational Chemistry . 34 (6): 492– 504. doi :10.1002/jcc.23157. PMID  23108532. S2CID  2298570.
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