Rapid Prediction of Solvation Free Energy. 1. An Extensive Test of Linear Interaction Energy (LIE)
Notice bibliographique
Résumé
The present study provides a comprehensive systematic analysis on the applicability of the linear interaction energy (LIE) approximation to the prediction of gas-to-water transfer (hydration) free energy. The study is based on molecular dynamics simulations in explicit solvent for an extensive and diverse hydration data set comprising 564 neutral compounds with measured hydration free energies, including a "traditional" data set and the more challenging drug-like SAMPL1 data set. A highly correlative LIE model was achieved without empirical scaling of the solute-solvent interaction energy terms along with a cavity term calibrated to the experiment. This model was particularly accurate for the "traditional" data set and of acceptable accuracy for the SAMPL1 data set, with mean-unsigned-errors below 1 kcal/mol and slightly above 2 kcal/mol, respectively. We have analyzed the sensitivity of the LIE model to several parameters such as continuum correction terms applied outside the explicit water shell, the impact of various charging methods, the applicability of single-conformer representation of the solute, and the inclusion of internal energy terms. The parameters with the greatest sensitivity are the charging methods used, with AM1BCC-SP (without AM1 geometry optimization) charges favored over AM1BCC-OPT and RESP charges. The inclusion of the change in intramolecular van der Waals and electrostatic energies between the solution and gas phases can also lead to improved prediction accuracies. Functional group based error analysis identified several chemical classes as minor outliers with systematic errors. A direct comparison of the LIE and free energy perturbation (FEP) approaches using the same force field and charging method shows that the LIE approximation is at least as accurate as the FEP approach with a reduction of computing time by at least 1 order of magnitude.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».