A QM:MM model for the interaction of DNA nucleotides with carbon nanotubes
Notice bibliographique
Résumé
Hybrid materials formed by DNA and carbon nanotubes (CNTs) have shown very interesting properties, but their simulation in solution using quantum mechanical approaches is still a challenge in the computational chemistry community. In this paper, we developed a QM:MM model to study the interactions between charged DNA nucleotides and carbon nanotubes in solution. All four types of DNA nucleotides were taken to interact with two CNTs of similar diameter but different chiralities: (4,4) and (7,0). The nucleotides and CNTs were treated at the QM level, while added water and neutralizing ions were modeled at the MM level. ONIOM simulations were performed at the (M06-2X/6-31G(d):Amber) level for the hybrids, as well as for individually solvated CNTs and nucleotides, which allowed us to evaluate the energy of binding. Our binding energy (BE) values range from 146.60 to 503.43 kJ mol(-1), indicating strong physisorption of nucleotides on CNTs. The relatively large BE, compared with past studies on nucleobase-CNT binding in a vacuum, could be due to the larger size of nucleotides compared with nucleobases, the charges on the nucleotides, and the inclusion of solution which causes the release of water molecules upon hybridization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».