Accurate calculation of side chain packing and free energy with applications to protein molecular dynamics
Notice bibliographique
Résumé
To address the large gap between time scales that can be easily reached by molecular simulations and those required to understand protein dynamics, we present a rapid self-consistent approximation of the side chain free energy at every integration step. In analogy with the adiabatic Born-Oppenheimer approximation for electronic structure, the protein backbone dynamics are simulated as preceding according to the dictates of the free energy of an instantaneously-equilibrated side chain potential. The side chain free energy is computed on the fly, allowing the protein backbone dynamics to traverse a greatly smoothed energetic landscape. This computation results in extremely rapid equilibration and sampling of the Boltzmann distribution. Our method, termed Upside, employs a reduced model involving the three backbone atoms, along with the carbonyl oxygen and amide proton, and a single (oriented) side chain bead having multiple locations reflecting the conformational diversity of the side chain's rotameric states. We also introduce a novel, maximum-likelihood method to parameterize the side chain interactions using protein structures. We demonstrate state-of-the-art accuracy for predicting χ1 rotamer states while consuming only milliseconds of CPU time. Our method enables rapidly equilibrating coarse-grained simulations that can nonetheless contain significant molecular detail. We also show that the resulting free energies of the side chains are sufficiently accurate for de novo folding of some proteins.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».