MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2005653514 · doi:10.1002/prot.20682

Molecular surface generation using a variable‐radius solvent probe

2005· article· en· W2005653514 sur OpenAlexaff
Sathesh Bhat, Enrico O. Purisima

Notice bibliographique

RevueProteins Structure Function and Bioinformatics · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Structure and Dynamics
Établissements canadiensBiotechnology Research InstituteMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolarRADIUSSolventChemical physicsProtein Data BankSurface (topology)ChemistryMoleculeAccessible surface areaMolecular dynamicsProtein Data Bank (RCSB PDB)Hydrodynamic radiusPolarity (international relations)Atomic radiusProtein structureCrystallographyComputational chemistryGeometryPhysicsPhysical chemistryAqueous solutionStereochemistryMathematicsOrganic chemistryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Protein-ligand binding occurs through interactions at the molecular surface. Hence, a proper description of this surface is essential to our understanding of the process of molecular recognition. Recent studies have noted the inadequacy of using a fixed 1.4 A solvent probe radius to generate the molecular surface. This assumes that water molecules approach all surface atoms at an equal distance irrespective of polarity, which is not the case. To adequately model the protein-water boundary requires that the solvent probe radius change according to the polarity of its contacting atoms, smaller near polar atoms and larger near apolar atoms. To our knowledge, no method currently exists to generate the molecular surface of a protein in this manner. Using a modification of the marching tetrahedra algorithm, we present a method to generate molecular surfaces using a variable radius solvent probe. The resulting surface lacks many of the unrealistic small crevices in nonpolar regions that are found when utilizing an invariant 1.4 A solvent probe, while maintaining the fine detail of the surface at polar regions. On application of the method on a test set of 20 protein structures taken from the Protein Data Bank (PDB), we also find far fewer empty unsolvated cavities that are present when using only a 1.4 A solvent probe, while the majority of solvated and polar cavities is retained. This suggests that the majority of empty cavities previously observed in protein structures might simply be artifacts of the surfacing method. We also find that the variable probe surface can have significant effects on electrostatic calculations by generating a better tuned description of the protein-water boundary. We also examined the binding interfaces of a diverse set of 55 protein-protein complexes. We find that using a variable probe results in an increase in perceived shape complementarity at these sites compared to using a 1.4 A solvent probe. The molecular volume and surface area are geometric values that determine various important properties for macromolecules, and the altered description afforded by a variable solvent probe molecular surface can have significant implications in protein recognition, energetics, folding, and stability calculations.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,205 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations55
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProteins Structure Function and BioinformaticsMême sujetProtein Structure and DynamicsTravaux en français237 207