Comparative Analysis of Protein Hydration from MD simulations with Additive and Polarizable Force Fields
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recent development of the Drude polarizable (Drude) force field (FF), based on the extension of an induced dipole model, has reached a milestone in the past few years providing a complete set of polarizable parameters for proteins, water, ions, and many lipid types. This FF enables stable simulations up to microseconds, surpassing the capability of other polarizable FFs. The quality of the Drude FF, however, has remained largely untested for modeling the secondary structures of small peptides in explicit solvents compared with classical non‐polarizable FFs. It is critical to benchmark the complex and mutually dependent dynamics of hydrogen‐bond (H‐bond) networks formed by water–water, protein–water, and protein–protein interactions that are expected to have a major impact on the stability of protein structures and their conformational space. Here, a direct comparison is presented between the current Drude FF and the CHARMM‐36 non‐polarizable classical FF for 1) the solvation free energy of mimetics for all amino acid side‐chain equivalents, 2) limited conformational space, 3) protein–water and protein–protein interactions, and 4) the comparative lifetimes of H‐bonds. The impact of counterions on the stabilization of secondary structure in model peptides is additionally discussed and compared between these FFs.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».