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Enregistrement W2022457508 · doi:10.1021/jp0509919

Effects of Hydrogen Bonding on the Acidity of Adenine, Guanine, and Their 8-Oxo Derivatives

2005· article· en· W2022457508 sur OpenAlexafffund
Tom L. McConnell, Craig A. Wheaton, Ken C. Hunter, Stacey D. Wetmore

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry A · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDNA and Nucleic Acid Chemistry
Établissements canadiensMount Allison University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNew Brunswick Innovation Foundation
Mots-clésChemistryHydrogen bondGuanineMoleculePurinePurine metabolismHydrogenBinding energyComputational chemistryEnzymeOrganic chemistryBiochemistryNucleotide

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Complexes between ammonia, water, or hydrogen fluoride and adenine, guanine, or their 8-oxo derivatives are investigated using density-functional theory. The binding strengths of the neutral and (N9) anionic complexes are considered for a variety of purine binding sites. The effects of hydrogen-bonding interactions on the (N9) acidity of the purine derivatives are considered as a function of the molecule bound and the binding site. It is found that hydrogen-bonding interactions with one molecule can increase the acidity of purine derivatives by up to 60 kJ mol(-1). The (calculated) simultaneous effects of up to four molecules on the acidity of the purine derivatives are also considered. Our data suggest that the effects of more than one molecule on the acidity of the purines are generally less than the sum of the individual (additive) effects, where the magnitude of the deviation from additivity increases with the number, as well as the acidity, of molecules bound. Nevertheless, the increase in the acidity due to additional hydrogen-bonding interactions is significant, where the effect of two, three, or four hydrogen-bonding interactions can be as large as approximately 95, 115, and 130 kJ mol(-1), respectively. The present study provides a greater fundamental understanding of hydrogen-bonding interactions involving the natural purines, as well as those generated through oxidative DNA damage, which may aid the understanding of important biological processes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,304

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,214 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations41
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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