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Enregistrement W2770281050 · doi:10.1021/acs.jpcb.7b09175

HYDROPHOBE Challenge: A Joint Experimental and Computational Study on the Host–Guest Binding of Hydrocarbons to Cucurbiturils, Allowing Explicit Evaluation of Guest Hydration Free-Energy Contributions

2017· article· en· W2770281050 sur OpenAlexaff
Khaleel I. Assaf, Mara Florea, Jens Antony, Niel M. Henriksen, Jian Yin, Andreas Hansen, Zheng‐Wang Qu, Rebecca Sure, Dieter Klapstein, Michael K. Gilson, Stefan Grimme, Werner M. Nau

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry B · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueCrystallography and molecular interactions
Établissements canadiensSt. Francis Xavier University
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésCucurbiturilSolvationChemistryComputational chemistryMoleculeImplicit solvationSupramolecular chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The host–guest complexation of hydrocarbons (22 guest molecules) with cucurbit[7]uril was investigated in aqueous solution using the indicator displacement strategy. The binding constants (10 3 –10 9 M –1 ) increased with guest size, pointing to the hydrophobic effect and dispersion interactions as driving forces. The measured affinities provide unique benchmark data for the binding of neutral guest molecules. Consequently, a computational blind challenge, the HYDROPHOBE challenge, was conducted to allow a comparison with state-of-the-art computational methods for predicting host–guest affinity constants. In total, three quantum-chemical (QM) data sets and two explicit-solvent molecular dynamics (MD) submissions were received. When searching for sources of uncertainty in predicting the host–guest affinities, the experimentally known hydration energies of the investigated hydrocarbons were used to test the employed solvation models (explicit solvent for MD and COSMO-RS for QM). Good correlations were obtained for both solvation models, but a rather constant offset was observed for the COSMO data, by ca. +2 kcal mol –1, which was traced back to a required reference-state correction in the QM submissions (2.38 kcal mol –1 ). Introduction of the reference-state correction improved the predictive power of the QM methods, particularly for small hydrocarbons up to C5.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,284 · 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'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

Citations89
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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