Environmental Effects on the Enhancement in Natural and Damaged DNA Nucleobase Acidity Because of Discrete Hydrogen-Bonding Interactions
Notice bibliographique
Résumé
The present study uses density functional theory to carefully consider the effects of the environment on the enhancement in (natural and damaged) DNA nucleobase acidities because of multiple hydrogen-bonding interactions. Although interactions with one small molecule can increase the acidity of the nucleobases by up to 60 kJ mol-1 in the gas phase, the maximum increase in enzymatic-like environments is expected to be approximately 40 kJ mol-1, which reduces to approximately 30 kJ mol-1 in water. Furthermore, the calculated (simultaneous) effects of two, three, or four molecules are increasingly less than the sum of the individual (additive) effects with an increase in the number and acidity of the small molecules bound or the dielectric constant of the solvent. Regardless of these trends, our calculations reveal that additional hydrogen-bonding interactions will have a significant effect on nucleobase acidity in a variety of environments, where the exact magnitude of the effect depends on the properties of the small molecule bound, the nucleobase binding site, and the solvent. The maximum increase in nucleobase acidity because of interactions with up to four small molecules is approximately 80 kJ mol-1 in enzymatic-like environments (or 65 kJ mol-1 in water). These results suggest that hydrogen-bonding interactions likely play an important role in many biological processes by changing the physical and chemical properties of the nucleobases.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».