Folding free energy landscapes of <i>β</i>-sheets with non-polarizable and polarizable CHARMM force fields
Notice bibliographique
Résumé
Molecular dynamics (MD) simulations of peptides and proteins offer atomic-level detail into many biological processes, although the degree of insight depends on the accuracy of the force fields used to represent them. Protein folding is a key example in which the accurate reproduction of folded-state conformations of proteins and kinetics of the folding processes in simulation is a longstanding goal. Although there have been a number of recent successes, challenges remain in capturing the full complexity of folding for even secondary-structure elements. In the present work, we have used all-atom MD simulations to study the folding properties of one such element, the C-terminal β-hairpin of the B1 domain of streptococcal protein G (GB1). Using replica-exchange umbrella sampling simulations, we examined the folding free energy of two fixed-charge CHARMM force fields, CHARMM36 and CHARMM22*, as well as a polarizable force field, the CHARMM Drude-2013 model, which has previously been shown to improve the folding properties of α-helical peptides. The CHARMM22* and Drude-2013 models are in rough agreement with experimental studies of GB1 folding, while CHARMM36 overstabilizes the β-hairpin. Additional free-energy calculations show that small adjustments to the atomic polarizabilities in the Drude-2013 model can improve both the backbone solubility and folding properties of GB1 without significantly affecting the model’s ability to properly fold α-helices. We also identify a non-native salt bridge in the β-turn region that overstabilizes the β-hairpin in the C36 model. Finally, we demonstrate that tryptophan fluorescence is insufficient for capturing the full β-hairpin folding pathway.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».