Enabling Biomolecular Simulations with Neural Network Potentials in GROMACS.

Revue : Journal of chemical theory and computation

Parution : Mardi 1 septembre 2026

Statut : code vérifié

Carte de traçage

Proposée automatiquement : ces liens ont été trouvés dans l'article et vérifiés à la source, sans relecture humaine. Elle recevra un DOI Zenodo quand un de ses auteurs l'aura validée avec son ORCID.

Code des auteurs

lmuellender/gmx-nnpot-tools

Licence : aucune : les auteurs gardent tous leurs droits

État : le lien répond

Preuve : fichiers inventoriés

Commit : 67fc959d99f02bb0c3170e3abc4d064fb518647e

Langages : Python (6), Jupyter (1)

Trouvé : « Data Availability Statement »

8 fichiers, à lire à la source

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export.ipynb — Jupyter, 119 lignes
models/gmx_aimnet.py — Python, 38 lignes
models/gmx_ani.py — Python, 147 lignes
models/gmx_emle.py — Python, 67 lignes
models/gmx_mace.py — Python, 177 lignes
models/gmx_nutmeg.py — Python, 107 lignes
wrap-gmx-model.py — Python, 213 lignes
README.md — Texte, 52 lignes

Zenodo 19663881

Licence : CC-BY-4.0

État : le lien répond

Preuve : fichiers inventoriés

Trouvé : « Data Availability Statement »

8 fichiers

export.ipynb — Jupyter, 89 lignes [lire ici]
models/gmx_aimnet.py — Python, 38 lignes [lire ici]
models/gmx_ani.py — Python, 147 lignes [lire ici]
models/gmx_emle.py — Python, 67 lignes [lire ici]
models/gmx_mace.py — Python, 175 lignes [lire ici]
models/gmx_nutmeg.py — Python, 107 lignes [lire ici]
wrap-gmx-model.py — Python, 208 lignes [lire ici]
README.md — Texte, 52 lignes [lire ici]