Peptide models. XXXIII. Extrapolation of low‐level Hartree–Fock data of peptide conformation to large basis set SCF, MP2, DFT, and CCSD(T) results. The Ramachandran surface of alanine dipeptide computed at various levels of theory
Notice bibliographique
Résumé
At the dawn of the new millenium, new concepts are required for a more profound understanding of protein structures. Together with NMR and X-ray-based 3D-structure determinations in silico methods are now widely accepted. Homology-based modeling studies, molecular dynamics methods, and quantum mechanical approaches are more commonly used. Despite the steady and exponential increase in computational power, high level ab initio methods will not be in common use for studying the structure and dynamics of large peptides and proteins in the near future. We are presenting here a novel approach, in which low- and medium-level ab initio energy results are scaled, thus extrapolating to a higher level of information. This scaling is of special significance, because we observed previously on molecular properties such as energy, chemical shielding data, etc., determined at a higher theoretical level, do correlate better with experimental data, than those originating from lower theoretical treatments. The Ramachandran surface of an alanine dipeptide now determined at six different levels of theory [RHF and B3LYP 3-21G, 6-31+G(d) and 6-311++G(d,p)] serves as a suitable test. Minima, first-order critical points and partially optimized structures, determined at different levels of theory (SCF, DFT), were completed with high level energy calculations such as MP2, MP4D, and CCSD(T). For the first time three different CCSD(T) sets of energies were determined for all stable B3LYP/6-311++G(d,p) minima of an alanine dipeptide. From the simplest ab initio data (e.g., RHF/3-21G) to more complex results [CCSD(T)/6-311+G(d,p)//B3LYP/6-311++G(d,p)] all data sets were compared, analyzed in a comprehensive manner, and evaluated by means of statistics.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».