Proper modelling of ligand binding requires an ensemble of bound and unbound states
Notice bibliographique
Résumé
Synopsis We emphasise and demonstrate the importance of modelling the superpositions of ligand-bound and unbound states that commonly occur in crystallographic datasets. Generation of an ensemble that describes not only the dominant state in the crystal is important for the high-quality refinement of low-occupancy ligands, as well as to present a model that explains all of the observed density. Abstract Small molecules bind to only a fraction of the proteins in the crystal lattice, but occupancy refinement of ligands is often avoided by convention; occupancies are set to unity, assuming that the error will be adequately modelled by the B-factors, and weak ligand density is generally ignored or attributed to disorder. Where occupancy refinement is performed, the superposed atomic state is rarely modelled. We show here that these modelling approaches lead to a degradation of the quality of the ligand model, and potentially affect the interpretation of the interactions between the bound ligand and the protein. Instead, superior accuracy is achieved by modelling the ligand as partially occupied and superposed on a ligand-free “ground-state” solvent model. Explicit modelling of the superposed unbound fraction of the crystal using a reference dataset allows constrained refinement of the occupancy of the ligand with minimal fear of over-fitting. Better representation of the crystal also leads to more meaningful refined atomic parameters such as the B-factor, allowing more insight into dynamics in the crystal. We present a simple approach and simple guidelines for generating the ensemble of bound and unbound states, assuming that datasets representing the unbound states (the ground state) are available. Judged by various electron density metrics, ensemble models are consistently better than corresponding single-state models. Furthermore, local modelling of the superposed ground state is found to be generally more important for the quality of the ligand model than convergence of the overall phases.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».