Comparison of Secondary Structure Formation Using 10 Different Force Fields in Microsecond Molecular Dynamics Simulations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We have compared molecular dynamics (MD) simulations of a β-hairpin forming peptide derived from the protein Nrf2 with 10 biomolecular force fields using trajectories of at least 1 μs. The total simulation time was 37.2 μs. Previous studies have shown that different force fields, water models, simulation methods, and parameters can affect simulation outcomes. The MD simulations were done in explicit solvent with a 16-mer Nrf2 β-hairpin forming peptide using Amber ff99SB-ILDN, Amber ff99SB*-ILDN, Amber ff99SB, Amber ff99SB*, Amber ff03, Amber ff03*, GROMOS96 43a1p, GROMOS96 53a6, CHARMM27, and OPLS-AA/L force fields. The effects of charge-groups, terminal capping, and phosphorylation on the peptide folding were also examined. Despite using identical starting structures and simulation parameters, we observed clear differences among the various force fields and even between replicates using the same force field. Our simulations show that the uncapped peptide folds into a native-like β-hairpin structure at 310 K when Amber ff99SB-ILDN, Amber ff99SB*-ILDN, Amber ff99SB, Amber ff99SB*, Amber ff03, Amber ff03*, GROMOS96 43a1p, or GROMOS96 53a6 were used. The CHARMM27 simulations were able to form native hairpins in some of the elevated temperature simulations, while the OPLS-AA/L simulations did not yield native hairpin structures at any temperatures tested. Simulations that used charge-groups or peptide capping groups were not largely different from their uncapped counterparts with single atom charge-groups. On the other hand, phosphorylation of the threonine residue located at the β-turn significantly affected the hairpin formation. To our knowledge, this is the first study comparing such a large set of force fields with respect to β-hairpin folding. Such a comprehensive comparison will offer useful guidance to others conducting similar types of simulations.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle