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Enregistrement W1978454394 · doi:10.1021/jp810472q

Designing an Appropriate Computational Model for DNA Nucleoside Hydrolysis: A Case Study of 2′-Deoxyuridine

2009· article· en· W1978454394 sur OpenAlexaff
Jennifer L. Przybylski, Stacey D. Wetmore

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry B · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDNA and Nucleic Acid Chemistry
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNucleophileChemistrySN2 reactionComputational chemistryPotential energy surfaceBond cleavageReaction mechanismLeaving groupDissociation (chemistry)SN1 reactionKinetic isotope effectCombinatorial chemistryMoleculeStereochemistryOrganic chemistryDeuteriumCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study uses a variety of computational models and detailed, systematic potential energy surface scans to examine the hydrolysis of 2'-deoxyuridine. First, the unimolecular cleavage was studied using a model that only includes the nucleoside. Although comparison of experimental and (PCM-B3LYP/6-31+G(d)) calculated (Gibbs energy) barriers confirms that hydrolysis occurs via a fully dissociative (S(N)1) mechanism with a rate-limiting step of glycosidic bond dissociation, this model does not provide a complete picture of the hydrolysis mechanism. When the model is expanded to include one explicit water nucleophile, gas-phase optimizations are unable to model charge separation in the reaction intermediate, while optimizations that implicitly incorporate the effects of bulk solvent do not accurately model the second reaction step (nucleophilic attack following dissociation) due to insufficient (water) nucleophile activation and (uracil anion) leaving group stabilization. Further expansion of the model to include three explicit water molecules allows for discrete proton transfer from the water nucleophile to the uracil anion, and thereby generates smooth reaction surfaces for both the dissociative (S(N)1) and concerted (S(N)2) pathways. Furthermore, for the first time, this computational model for the uncatalyzed hydrolysis of the N-glycosidic bond in a nucleoside predicts that the dissociative mechanism is more favorable than the concerted pathway, which supports experimental findings. It is also found that although (implicit) solvent-phase single-point calculations on gas-phase geometries can yield similar energies to solvent-phase optimizations, the geometries can be very different and not all potential reaction routes can be fully characterized. Therefore, care must be taken when interpreting mechanistic information obtained from gas-phase structures. This work provides a template for generating other nucleoside or nucleotide hydrolysis models including those relevant to both uncatalyzed and enzyme-catalyzed reactions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,471

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,258 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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