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Enregistrement W2100198797 · doi:10.1139/v09-092

Finite-temperature effects in enzymatic reactions — Insights from QM/MM free-energy simulations

2009· article· en· W2100198797 sur OpenAlexvenueno aff
Hans Martin Senn, Johannes Kästner, Jürgen Breidung, Walter Thiel

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Chemistry · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Structure and Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryQM/MMPericyclic reactionChorismate mutaseFree energy perturbationComputational chemistryMolecular mechanicsMolecular dynamicsThermodynamicsEnzymeOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report potential-energy and free-energy data for three enzymatic reactions: carbon–halogen bond formation in fluorinase, hydrogen abstraction from camphor in cytochrome P450cam, and chorismate-to-prephenate Claisen rearrangement in chorismate mutase. The results were obtained by combined quantum mechanics/molecular mechanics (QM/MM) optimizations and two types of QM/MM free-energy simulations (free-energy perturbation and umbrella sampling) using semi-empirical or density-functional QM methods. Based on these results and our previously published free-energy data on electrophilic substitution in para-hydroxybenzoate hydroxylase, we discuss the importance of finite-temperature effects in the chemical step of enzyme reactions. We find that the entropic contribution to the activation barrier is generally rather small, usually of the order of 5 kJ mol –1 or less, consistent with the notion that enzymes bind and pre-organize the reactants in the active site. A somewhat larger entropic contribution is encountered in the case of chorismate mutase where the pericyclic transition state is intrinsically more rigid than the chorismate reactant (also in the enzyme). The present results suggest that barriers from QM/MM geometry optimization may often be close to free-energy barriers for the chemical step in enzymatic reactions.

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 enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,546

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations70
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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