Peptide-based Supramolecular Co-assembly Design: Multiscale Machine Learning Modeling Approach

Projektinformationen

SupraModel

ID Finanzhilfevereinbarung: 101077842

DOI

10.3030/101077842

EK-Unterschriftsdatum 20 Februar 2023

Startdatum 1 April 2023

Enddatum 31 März 2028

Finanziert unter

• European Research Council (ERC)

Gesamtkosten

€ 1 474 182,50

EU-Beitrag

€ 1 474 182,00

Koordiniert durch

TECHNISCHE UNIVERSITAET MUENCHEN
Germany

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Leistungen

Data Management Plan (1)

Data Management Plan

Data Management Plan document.

Veröffentlichungen

Peer reviewed articles (3)

JaxSGMC: Modular stochastic gradient MCMC in JAX

Autoren: Stephan Thaler, Paul Fuchs, Ana Cukarska, Julija Zavadlav
Veröffentlicht in: SoftwareX, Ausgabe 26, 2025, ISSN 2352-7110
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.SOFTX.2024.101722

chemtrain: Learning deep potential models via automatic differentiation and statistical physics

Autoren: Paul Fuchs, Stephan Thaler, Sebastien Röcken, Julija Zavadlav
Veröffentlicht in: Computer Physics Communications, Ausgabe 310, 2025, ISSN 0010-4655
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.CPC.2025.109512

Predicting solvation free energies with an implicit solvent machine learning potential

Autoren: Sebastien Röcken, Anton F. Burnet, Julija Zavadlav
Veröffentlicht in: The Journal of Chemical Physics, Ausgabe 161, 2024, ISSN 0021-9606
Herausgeber: AIP Publishing
DOI: 10.1063/5.0235189