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使用XED数据集，该数据集并不能部分地进行采样到Boltzmann分布。最近的几部作品，例如Boltzmann Generator，正在解决这个问题，10 - 13，但它们尚未证明具有足够的通用性（有关更多详细信息，请参见第2节）。在本文中，我们使用生成OW网络（Gflownets）来对Boltz-Mann分布的分子平衡构象进行采样。我们专注于分子的扭转角度，因为它们包含了限制空间的大部分差异，而键长和角度可以通过快速基于规则的方法效率生成。最近在连续的Gflownets 14上的一项工作提出了概念证明，以证明Gflownet从二维圆环上的分布中的样品中的样本能力。在这里，我们将这项工作扩展到任意数量的扭转角度的更现实的设置。此外，我们使用多种能量估计方法训练gflownets的不同delity。我们在实验上证明了所提出的方法可以从玻尔兹曼分布中采样分子构象，从而为多种扭转角度2-12种不同的药物样分子产生多样化的低能构象。
数字发现-RSC出版
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