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Enregistrement W2030642787 · doi:10.1021/jp9020036

Electron Delocalization and Charge Transfer in Polypeptide Chains

2009· article· en· W2030642787 sur OpenAlexaff
Zhangyu Yu, Jian Wu, Chengbu Liu

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry A · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Chemical Physics Studies
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDelocalized electronNatural bond orbitalIntramolecular forceSuperexchangeChemistryElectron transferAtomic orbitalElectron localization functionCrystallographyElectronCharge (physics)Amino acidComputational chemistryDensity functional theoryStereochemistryPhotochemistryIonPhysicsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, the electron structure and charge-transfer mechanism in polypeptide chains are investigated according to natural bond orbitals (NBO) analysis at the level of B3LYP/6-311++G**. The results indicate that the delocalization of electrons between neighboring peptide subgroups can occur in two opposite directions, and the delocalization effect in the direction from the carboxyl end to the amino end has an obvious advantage. As a result of a strong hyperconjugative interaction, the lowest unoccupied NBO of the peptide subgroup, pi*C-O, has significant delocalization to neighboring subgroups, and the energies of these NBOs decrease from the carboxyl end to the amino end. The formation of intramolecular O...H-N type hydrogen bonds also helps to delocalize the electron from the carboxyl end to the amino end. Thus, the electron will flow to the amino end. The superexchange mechanism is suggested in the electron-transfer process.

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 enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,311

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 GPT0,237
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations17
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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