Calculation of Local Water Densities in Biological Systems: A Comparison of Molecular Dynamics Simulations and the 3D-RISM-KH Molecular Theory of Solvation
Notice bibliographique
Résumé
Water plays a unique role in all living organisms. Not only is it nature's ubiquitous solvent, but it also actively takes part in many cellular processes. In particular, the structure and properties of interfacial water near biomolecules such as proteins are often related to the function of the respective molecule. It can therefore be highly instructive to study the local water density around solutes in cellular systems, particularly when solvent-mediated forces such as the hydrophobic effect are relevant. Computational methods such as molecular dynamics (MD) simulations seem well suited to study these systems at the atomic level. However, due to sampling requirements, it is not clear that MD simulations are, indeed, the method of choice to obtain converged densities at a given level of precision. We here compare the calculation of local water densities with two different methods: MD simulations and the three-dimensional reference interaction site model with the Kovalenko-Hirata closure (3D-RISM-KH). In particular, we investigate the convergence of the local water density to assess the required simulation times for different levels of resolution. Moreover, we provide a quantitative comparison of the densities calculated with MD and with 3D-RISM-KH and investigate the effect of the choice of the water model for both methods. Our results show that 3D-RISM-KH yields density distributions that are very similar to those from MD up to a 0.5 Å resolution, but for significantly reduced computational cost. The combined use of MD and 3D-RISM-KH emerges as an auspicious perspective for efficient solvent sampling in dynamical systems.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».