Exploring the energy landscape of proteins: A characterization of the activation-relaxation technique
Notice bibliographique
Résumé
Finding the global energy minimum region of a polypeptide chain, independently of the starting conformation and in a reasonable computational time, is of fundamental interest. As the energy landscape of proteins is very rugged, sampling is hindered by the vast number of minima existing on this multidimensional landscape. In this study, we use activation-relaxation technique (ART) to explore the energy landscape of a series of peptide models with 14, 26, and 28 amino acids. Peptides are modeled by a reduced off-lattice representation and a simplified OPEP-like (optimized potential for efficient peptide-structure prediction) energy model. ART defines moves directly in the energy landscape and can generate with equal efficiency events with root-mean-square deviation as small as 0.1 or as large as 4 Å. Our results show that (i) ART trajectories are reversible and provide real activated paths; (ii) ART simulations converge to the same low-energy minimum region, for a wide range of starting configurations; (iii) ART method can sample the phase space effectively, going through many hyper-basins, and can generate significant moves in a single event. Possible applications of ART method to biomolecules are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».