PyEMMA 2: Um Pacote de Software para Estimativa, Validação e Análise de Modelos de Markov

Modelos de Markov (estados) (MSMs) e modelos relacionados à cinética molecular receberam recentemente um aumento de interesse, pois podem reconciliar sistematicamente dados de simulação de poucas simulações longas ou muitas simulações curtas, permitindo-nos analisar as estruturas metastáveis essenciais, termodinâmica e cinética do sistema molecular em investigação. No entanto, a estimativa, validação e análise de tais modelos estão longe de ser triviais e envolvem métodos sofisticados e muitas vezes sensíveis numericamente. Neste trabalho, apresentamos o pacote Python de código aberto PyEMMA (http://pyemma.org) que fornece algoritmos precisos e eficientes para construção de modelos cinéticos. O PyEMMA pode ler todos os formatos comuns de dados de dinâmica molecular, ajuda na seleção de recursos de entrada, fornece fácil acesso a algoritmos de redução de dimensão, como análise de componentes principais (PCA) e análise de componentes independentes com atraso temporal (TICA), além de algoritmos de agrupamento, como k-means, e contém estimadores para MSMs, modelos ocultos de Markov e vários outros modelos. Métodos de validação sistemática de modelos e cálculo de erros são fornecidos. O PyEMMA oferece uma riqueza de funções de análise de modo que o usuário possa calcular convenientemente observáveis moleculares de interesse. Derivamos uma maneira sistemática e precisa de agrupar MSMs em poucos estados e ilustrar as estruturas dos estados metastáveis do sistema. Funções de plotagem para produzir uma apresentação pronta para manuscrito dos resultados estão disponíveis. Neste trabalho, demonstramos as características do software e mostramos novos conceitos metodológicos e resultados produzidos pelo PyEMMA.