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Enregistrement W2133808066 · doi:10.1002/jcc.24235

Free energies of solvation in the context of protein folding: Implications for implicit and explicit solvent models

2015· article· en· W2133808066 sur OpenAlexafffund
Alexander Cumberworth, Jennifer M. Bui, Jörg Gsponer

Notice bibliographique

RevueJournal of Computational Chemistry · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Structure and Dynamics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia Hospital
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSolvationSolvent modelsImplicit solvationFolding (DSP implementation)Context (archaeology)PolarSurface tensionChemistrySolventStatistical physicsProtein foldingDielectricSolvent effectsThermodynamicsComputational chemistryChemical physicsPhysicsOrganic chemistryQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Implicit solvent models for biomolecular simulations have been developed to use in place of more expensive explicit models; however, these models make many assumptions and approximations that are likely to affect accuracy. Here, the changes in free energies of solvation upon folding ΔΔGsolv of several fast folding proteins are calculated from previously run μs-ms simulations with a number of implicit solvent models and compared to the values needed to be consistent with the explicit solvent model used in the simulations. In the majority of cases, there is a significant and substantial difference between the ΔΔGsolv values calculated from the two approaches that is robust to the details of the calculations. These differences could only be remedied by selecting values for the model parameters-the internal dielectric constant for the polar term and the surface tension coefficient for the nonpolar term-that were system-specific or physically unrealistic. We discuss the potential implications of our findings for both implicit and explicit solvent simulations. © 2015 Wiley Periodicals, Inc.

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 enseignants0,418
Score d'incertitude au seuil0,213

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations29
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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