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Enregistrement W2066234686 · doi:10.1021/jp8061477

Prediction of SAMPL-1 Hydration Free Energies Using a Continuum Electrostatics-Dispersion Model

2009· article· en· W2066234686 sur OpenAlexaff
Traian Sulea, Duangporn Wanapun, Sheldon Dennis, Enrico O. Purisima

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry B · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Structure and Dynamics
Établissements canadiensNational Research Council CanadaBiotechnology Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrostaticsDispersion (optics)Statistical physicsPhysicsElectrostatic interactionClassical mechanicsChemical physicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The SAMPL-1 hydration free energy blind prediction challenge data set includes 63 compounds that are more chemically diverse, polyfunctional, drug-like, and with examples of transfer free energies and molecular weights larger than ever before seen in previously tabulated data sets of neutral compounds. For the prospective SAMPL-1 study, we employed a continuum model including a boundary element solution of the Poisson equation to describe electrostatic solvation, a molecular surface area-based cost of cavity formation in water, and a continuum Lennard-Jones potential to account for dispersion-repulsion solute-solvent effects. For the latter contribution, continuum van der Waals atom-type coefficients were calibrated and validated on previously available hydration data sets. In the prospective study, this continuum hydration model yielded SAMPL-1 predictions highly correlated with experimental data, albeit with a slope of slightly above 0.5, suggesting a valid model but with a systematic error. Analysis of the major outliers, all overestimating the experimental hydration data, highlights a common structural theme as a possible cause of the prediction errors: densely polar and hydrogen-bond-capable structures, featuring primarily substituted (sulfon)amide groups, often in conjugated systems. By examining analog pairs within the SAMPL-1 data set, it was also noted that certain solvation trends are captured neither by chemical sense nor by our hydration model, which seem too additive. A retrospective analysis of model transferability between hydration data sets as a function of its parameters and complexity indicates that the electrostatic component of the model is fairly transferrable across data sets, but the nonelectrostatic terms are less so. For the chemical space covered in SAMPL-1, absolute prediction errors indicate that the simpler transferrable electrostatics-only model outperforms the more complex model including cavity and continuum dispersion terms. Possible directions to further improve this continuum hydration model are proposed.

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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,252

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations28
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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