Computational comparison of the stacking interactions between the aromatic amino acids and the natural or (cationic) methylated nucleobases
Notice bibliographique
Résumé
The strongest gas-phase MP2/6-31G*(0.25) stacking energies between the aromatic amino acids and the natural or methylated nucleobases were considered. The potential energy surfaces of dimers were searched as a function of the vertical separation, angle of rotation and horizontal displacement between monomers stacked according to their centers of mass. Our calculations reveal that the stacking interactions of adducts for a given nucleobase are dependent on the methylation site (by up to 20 kJ mol(-1)), where the relative magnitudes of the interactions are determined by the dipole moments of the adducts and the proton affinities of nucleobase methylation sites. Nevertheless, the differences in the (gas-phase) stacking of methylated adducts are small compared with the differences between the stacking of the corresponding natural and methylated nucleobases. Indeed, methylation increases the stacking energy by up to 40 kJ mol(-1) (or 135%). Although immersing the dimers in different solvents decreases the gas-phase stacking energies with an increase in the polarity of the environment, base methylation still has a significant effect on the nucleobase stacking ability in solvents with large dipole moments, and, perhaps more importantly, environments that mimic enzyme active sites. Our results shed light on the workings of DNA repairs enzymes that selectively remove a wide variety of alkylated nucleobases over the natural bases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».