Multiscale modeling of solvation in chemical and biological nanosystems and in nanoporous materials
Notice bibliographique
Résumé
Statistical–mechanical, 3D-RISM-KH molecular theory of solvation (3D reference interaction site model with the Kovalenko–Hirata closure) is promising as an essential part of multiscale methodology for chemical and biomolecular nanosystems in solution. 3D-RISM-KH explains the molecular mechanisms of self-assembly and conformational stability of synthetic organic rosette nanotubes (RNTs), aggregation of prion proteins and β-sheet amyloid oligomers, protein-ligand binding, and function-related solvation properties of complexes as large as the Gloeobacter violaceus pentameric ligand-gated ion channel (GLIC) and GroEL/ES chaperone. Molecular mechanics/Poisson–Boltzmann (generalized Born) surface area [MM/PB(GB)SA] post-processing of molecular dynamics (MD) trajectories involving SA empirical nonpolar terms is replaced with MM/3D-RISM-KH statistical–mechanical evaluation of the solvation thermodynamics. 3D-RISM-KH has been coupled with multiple time-step (MTS) MD of the solute biomolecule driven by effective solvation forces, which are obtained analytically by converging the 3D-RISM-KH integral equations at outer time-steps and are calculated in between by using solvation force coordinate extrapolation (SFCE) in the subspace of previous solutions to 3D-RISM-KH. The procedure is stabilized by the optimized isokinetic Nosé–Hoover (OIN) chain thermostatting, which enables gigantic outer time-steps up to picoseconds to accurately calculate equilibrium properties. The multiscale OIN/SFCE/3D-RISM-KH algorithm is implemented in the Amber package and illustrated on a fully flexible model of alanine dipeptide in aqueous solution, exhibiting the computational rate of solvent sampling 20 times faster than standard MD with explicit solvent. Further substantial acceleration can be achieved with 3D-RISM-KH efficiently sampling essential events with rare statistics such as exchange and localization of solvent, ions, and ligands at binding sites and pockets of the biomolecule. 3D-RISM-KH was coupled with ab initio complete active space self-consistent field (CASSCF) and orbital-free embedding (OFE) Kohn–Sham (KS) density functional theory (DFT) quantum chemistry methods in an SCF description of electronic structure, optimized geometry, and chemical reactions in solution. The (OFE)KS-DFT/3D-RISM-KH multi-scale method is implemented in the Amsterdam Density Functional (ADF) package and extensively validated against experiment for solvation thermochemistry, photochemistry, conformational equilibria, and activation barriers of various nanosystems in solvents and ionic liquids (ILs). Finally, the replica RISM-KH-VM molecular theory for the solvation structure, thermodynamics, and electrochemistry of electrolyte solutions sorbed in nanoporous materials reveals the molecular mechanisms of sorption and supercapacitance in nanoporous carbon electrodes, which is drastically different from a planar electrical double layer.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».