Modeling β-Scission Reactions of Peptide Backbone Alkoxy Radicals: Backbone C−C Bond Fission
Notice bibliographique
Résumé
To model the C-C β-scission reactions of backbone peptide alkoxy radicals, enthalpies and barriers for the fragmentation of four substituted alkoxy radicals have been calculated with a variety of ab initio molecular orbital theory and density functional theory procedures. The high-level methods examined include CBS-QB3, variants of the G3 family, and W1. Simpler methods include HF, MP2, QCISD, B3-LYP, BMK, and MPW1K with a range of basis sets. We find that good accuracy can be achieved with the G3(MP2)//B3-LYP and G3X(MP2)-RAD methods. Lower-cost methods producing reasonable results are single-point energy calculations with UB3-LYP/6-311+G(3df,2p), RB3-LYP/6-311+G(3df,2p), UBMK/6-311+G(3df,2p), and RBMK/6-311+G(3df,2p) on geometries optimized with UB3-LYP/6-31G(d) or UBMK/6-31G(d). Heats of formation at 0 K for the alkoxy radicals and their fragmentation products were also calculated. We predict ΔfH0 values for the alkoxy radicals of -71.4 ((•)OCH2CH [Formula: see text] O), -102.5 ((•)OCH(CH3)CH [Formula: see text] O), -176.6 ((•)OCH(CH3)C(NH2) [Formula: see text] O), and -264.6 ((•)OC(CH3)(NHCH [Formula: see text] O)CH [Formula: see text] O) kJ mol(-)(1). For the fragmentation products NH2C((•)) [Formula: see text] O and CH( [Formula: see text] O)NHC(CH3) [Formula: see text] O, we predict ΔfH0 values of -5.9 kJ mol(-)(1) and -352.8 kJ mol(-)(1).
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».