Contribution of the empirical dispersion correction on the conformation of short alanine peptides obtained by gas-phase QM calculations
Notice bibliographique
Résumé
In this work we analyze the effect of the inclusion of an empirical dispersion term to standard DFT (DFT-D) in the prediction of the conformational energy of the alanine dipeptide (Ala2) and in assessing the relative stabilities of short polyalanine peptides in helical conformations, i.e., α and 310 helices, from Ala4 to Ala16. The Ala2 conformational energies obtained with the dispersion-corrected GGA functional B97-D are compared to previously published high level MP2 data. Meanwhile, the B97-D performance on larger polyalanine peptides is compared to MP2, B3LYP and RHF calculations obtained at a lower level of theory. Our results show that electron correlation affects the conformational energies of short peptides with a weight that increases with the peptide length. Indeed, while the contribution of vdW forces is significant for larger peptides, in the case of Ala2 it is negligible when compared to solvent effects. Even for short peptides, the inclusion of an empirical dispersion term greatly improves accuracy of DFT methods, providing results that correlate very well with the MP2 reference at no additional computational cost.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».