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Enregistrement W2064969511 · doi:10.1080/07391102.2000.10506608

Modeling Molecular Recognition: Theory and Application

2000· review· en· W2064969511 sur OpenAlexaff
Kristy L. Mardis, Ray Luo, Laurent David, Michael J. Potter, Amy Jo Glemza, Greg Payne, Michael K. Gilson

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomolecular Structure and Dynamics · 2000
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Structure and Dynamics
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNational Institute of Standards and TechnologyNational Institutes of HealthU.S. Department of Agriculture
Mots-clésSolvationAffinitiesElectrostaticsNon-covalent interactionsComputer scienceBinding affinitiesComputational chemistryForce field (fiction)Implicit solvationSmall moleculeChemistryStatistical physicsNanotechnologyMoleculePhysicsArtificial intelligenceMaterials scienceStereochemistryPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Efficient, reliable methods for calculating the binding affinities of noncovalent complexes would allow advances in a variety of areas such as drug discovery and separation science. We have recently described a method that accommodates significant physical detail while remaining fast enough for use in molecular design. This approach uses the predominant states method to compute free energies, an empirical force field, and an implicit solvation model based upon continuum electrostatics. We review applications of this method to systems ranging from small molecules to protein-ligand complexes.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,259 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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