Implementation of the Forward–Reverse Method for Calculating the Potential of Mean Force Using a Dynamic Restraining Protocol
Notice bibliographique
Résumé
We present a new sampling and analysis scheme for calculating the potential of mean force (PMF) of systems studied by steered molecular dynamics simulations. This scheme, which we call the bin-passing method, is based on the forward-reverse (FR) method (due to I. Kosztin and co-workers, Kosztin et al. J. Chem. Phys. 2006, 124(6), 064106) and arguments based on the second law of thermodynamics. Applying the bin-passing method results in enhanced sampling, better separation of the reversible and irreversible work distributions, and faster convergence to the underlying PMF of the system under study. Post-simulation analysis is performed using a purpose-built software that we have made publicly available at https://github.com/1particle/bin-passing_analyzer under the terms of the GNU General Public License (version 3). Three examples are provided, for systems of varying sizes and complexities, to demonstrate the efficiency of this method and the quality of the results: for the dissociation PMF of NaCl in water, the bin-passing method obtains PMFs in excellent agreement with that obtained for the same system and using the same force-field through static (equilibrium) methods. The bin-passing method gives a very symmetric PMF for passage of a single water molecule through a DPPC bilayer, and the resultant PMF leads to permeability values in better agreement with experiments than those obtained through previous simulation studies. Finally, we consider the interaction of the antimicrobial peptide HHC-36 with two model membranes and employ the bin-passing method to obtain the PMFs for peptide adsorption to the membranes. The characteristics of these PMFs are consistent with the qualities established for the HHC-36 peptide through in vivo and in vitro experiments, as a non-toxic strong antimicrobial agent.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,004 |
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 ».