ParametrizANI：适用于小分子的快速且易于实现的双面角参数化方法

《Journal of Chemical Information and Modeling》：ParametrizANI: Fast and Accessible Dihedral Parametrization for Small Molecules

1. ParametrizANI工具基于PyTorch的TorchANI平台，结合GAFF和OpenFF力场实现高精度二面体参数化，推动资源受限团队也能进行DFT级分子动力学研究。

　　

在分子研究中，对小分子的精确参数化是一个至关重要的需求，而且这一需求还在不断增长。为了解决这个问题，我们推出了ParametrizANI，这是一个专门用于使用GAFF和OpenFF力场建立详细二面角参数化协议的工具。ParametrizANI的核心是一个基于PyTorch的强大程序TorchANI，它作为一个基准，确保参数化任务的准确性。TorchANI在实现ANI（ANAKIN-ME）深度学习模型方面发挥着关键作用，这些模型能够高精度地预测势能面及相关分子性质。我们对ParametrizANI的工作不仅仅局限于创建一个工具；更重要的是构建一个研究友好的环境，摆脱资源有限的束缚。我们致力于让所有规模的研究团队都能以DFT级别的精度进行二面角参数化。这一工具为分子动力学及相关领域开辟了新的可能性，标志着科学界在小分子参数化能力方面取得了重要进展。如需详细了解其功能，请访问ParametrizANI的GitHub页面（https://github.com/palermolab/ParametrizANI）。