Efficient treatment of solvation shells in 3D molecular theory of solvation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We developed a technique to decrease memory requirements when solving the integral equations of three-dimensional (3D) molecular theory of solvation, a.k.a. 3D reference interaction site model (3D-RISM), using the modified direct inversion in the iterative subspace (MDIIS) numerical method of generalized minimal residual type. The latter provides robust convergence, in particular, for charged systems and electrolyte solutions with strong associative effects for which damped iterations do not converge. The MDIIS solver (typically, with 2 × 10 iterative vectors of argument and residual for fast convergence) treats the solute excluded volume (core), while handling the solvation shells in the 3D box with two vectors coupled with MDIIS iteratively and incorporating the electrostatic asymptotics outside the box analytically. For solvated systems from small to large macromolecules and solid-liquid interfaces, this results in 6- to 16-fold memory reduction and corresponding CPU load decrease in MDIIS. We illustrated the new technique on solvated systems of chemical and biomolecular relevance with different dimensionality, both in ambient water and aqueous electrolyte solution, by solving the 3D-RISM equations with the Kovalenko-Hirata (KH) closure, and the hypernetted chain (HNC) closure where convergent. This core-shell-asymptotics technique coupling MDIIS for the excluded volume core with iteration of the solvation shells converges as efficiently as MDIIS for the whole 3D box and yields the solvation structure and thermodynamics without loss of accuracy. Although being of benefit for solutes of any size, this memory reduction becomes critical in 3D-RISM calculations for large solvated systems, such as macromolecules in solution with ions, ligands, and other cofactors.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle