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Enregistrement W2320420686 · doi:10.1021/ct300906a

A Charge Moving Algorithm for Molecular Dynamics Simulations of Gas-Phase Proteins

2013· article· en· W2320420686 sur OpenAlexafffund
Sarah K. Fegan, Mark Thachuk

Notice bibliographique

RevueJournal of Chemical Theory and Computation · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSpectroscopy and Quantum Chemical Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesWestern Canada Research Grid
Mots-clésMolecular dynamicsRadius of gyrationCharge (physics)Monte Carlo methodCoulombChemical physicsForce field (fiction)Statistical physicsElectrostaticsDissociation (chemistry)PhysicsChemistryComputational chemistryPhysical chemistryElectronPolymerQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A method for moving charges in a coarse-grained simulation of gas-phase proteins is presented which uses a Monte Carlo approach to move charges between charge sites. The method is used to study the role of charge movement in the dissociation mechanism of protein complexes in order to better understand experimentally observed mass spectra from CID studies. The charge hopping process is analyzed using energy distributions and a pair correlation plot. Hopping rates, charge distributions, and structural parameters (radius of gyration and RMSD) are also calculated. The importance of charge movement for the unfolding of protein complexes is demonstrated. The algorithm is implemented in the GROMACS molecular dynamics software package. In this study, transthyretin (TTR) tetramer is used with the MARTINI force field as a model system, and comparisons to experiments are made. The hopping and unfolding are found to be controlled by the Coulomb repulsion among the charges in the complex.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,438
Score d'incertitude au seuil0,244

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations51
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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