Notice bibliographique
Résumé
Water plays an active role in many fundamental phenomena in cellular systems such as molecular recognition, folding and conformational equilibria, reaction kinetics and phase partitioning. Hence, our ability to account for the energetics of these processes is highly dependent on the models we use for calculating solvation effects. For example, theoretical prediction of protein-ligand binding modes (i.e., docking) and binding affinities (i.e., scoring) requires an accurate description of the change in hydration that accompanies solute binding. In this review, we discuss the challenges of constructing solvation models that capture these effects, with an emphasis on continuum models and on more recent developments in the field. In our discussion of methods, relatively greater attention will be given to boundary element solutions to the Poisson equation and to nonpolar solvation models, two areas that have become increasingly important but are likely to be less familiar to many readers. The other focus will be upon the trending efforts for evaluating solvation models in order to uncover limitations, biases, and potentially attractive directions for their improvement and applicability. The prospective and retrospective performance of a variety of solvation models in the SAMPL blind challenges will be discussed in detail. After just a few years, these benchmarking exercises have already had a tangible effect in guiding the improvement of solvation models.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».