The assessment of density functionals for DNA–protein stacked and T-shaped complexes
Notice bibliographique
Résumé
The present work uses 129 nucleobase – amino acid CCSD(T)/CBS stacking and T-shaped interaction energies as reference data to test the ability of various density functionals with double-zeta quality basis sets, as well as some semi-empirical and molecular mechanics methods, to accurately describe noncovalent DNA–protein π–π and π + –π interactions. The goal of this work is to identify methods that can be used in hybrid approaches (QM/MM, ONIOM) for large-scale modeling of enzymatic systems involving active-site (substrate) π–π contacts. Our results indicate that AMBER is a more appropriate choice for the lower-level method in hybrid techniques than popular semi-empirical methods (AM1, PM3), and suggest that AMBER accurately describes the π–π interactions found throughout DNA–protein complexes. The M06–2X and PBE-D density functionals were found to provide very promising descriptions of the 129 nucleobase – amino acid interaction energies, which suggests that these may be the most suitable methods for describing high-level regions. Therefore, M06–2X and PBE-D with both the 6–31G(d) and 6–31+G(d,p) basis sets were further examined through potential-energy surface scans to better understand how these techniques describe DNA–protein π–π interactions in both minimum and nonminimum regions of the potential-energy surfaces, which is critical information when modeling enzymatic reaction pathways. Our results suggest that studies of stacked nucleobase – amino acid systems should implement the PBE-D/6–31+G(d,p) method. However, if T-shaped contacts are involved and (or) smaller basis sets must be considered due to limitations in computational resources, then M06–2X/6–31G(d) provides an overall excellent description of both nucleobase – amino acid stacking and T-shaped interactions for a range of DNA–protein π–π and π + –π interactions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».