An MM/3D-RISM Approach for Ligand Binding Affinities
Notice bibliographique
Résumé
We have modified the popular MM/PBSA or MM/GBSA approaches (molecular mechanics for a biomolecule, combined with a Poisson-Boltzmann or generalized Born electrostatic and surface area nonelectrostatic solvation energy) by employing instead the statistical-mechanical, three-dimensional molecular theory of solvation (also known as 3D reference interaction site model, or 3D-RISM-KH) coupled with molecular mechanics or molecular dynamics ( Blinov , N. ; et al. Biophys. J. 2010 ; Luchko , T. ; et al. J. Chem. Theory Comput. 2010 ). Unlike the PBSA or GBSA semiempirical approaches, the 3D-RISM-KH theory yields a full molecular picture of the solvation structure and thermodynamics from the first principles, with proper account of chemical specificities of both solvent and biomolecules, such as hydrogen bonding, hydrophobic interactions, salt bridges, etc. We test the method on the binding of seven biotin analogues to avidin in aqueous solution and show it to work well in predicting the ligand-binding affinities. We have compared the results of 3D-RISM-KH with four different generalized Born and two Poisson-Boltzmann methods. They give absolute binding energies that differ by up to 208 kJ/mol and mean absolute deviations in the relative affinities of 10-43 kJ/mol.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».