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Enregistrement W2401605849 · doi:10.1021/acs.jcim.5b00012

Improving the LIE Method for Binding Free Energy Calculations of Protein–Ligand Complexes

2015· article· en· W2401605849 sur OpenAlexafffund
Williams E. Miranda, Sergei Y. Noskov, Pedro A. Valiente

Notice bibliographique

RevueJournal of Chemical Information and Modeling · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Structure and Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaInternational Foundation for ScienceAlberta Innovates - Technology Futures
Mots-clésLigand (biochemistry)ChemistryEnergy (signal processing)Computational chemistryBiochemistryMathematicsReceptorStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, we introduced an improved linear interaction energy (LIE) method parameterization for computations of protein–ligand binding free energies. The protocol, coined LIE-D, builds on the linear relationship between the empirical coefficient γ in the standard LIE scheme and the D parameter, introduced in our work. The D-parameter encompasses the balance (difference) between electrostatic (polar) and van der Waals (nonpolar) energies in protein–ligand complexes. Leave-one-out cross-validation showed that LIE-D reproduced accurately the absolute binding free energies for our training set of protein–ligand complexes (<|error|> = 0.92 kcal/mol, SDerror = 0.66 kcal/mol, R(2) = 0.90, QLOO(2) = 0.89, and sPRESS(LOO) = 1.28 kcal/mol). We also demonstrated LIE-D robustness by predicting accurately the binding free energies for three different protein–ligand systems outside the training data set, where the electrostatic and van der Waals interaction energies were calculated with different force fields.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,259 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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