Torsional Energy Barriers of Biaryls Could Be Predicted by Electron Richness/Deficiency of Aromatic Rings; Advancement of Molecular Mechanics toward Atom-Type Independence
Notice bibliographique
Résumé
Biaryl molecules are ubiquitous pharmacophores found in natural products and pharmaceuticals. In spite of this, existing molecular mechanics force fields are unable to accurately reproduce their torsional energy profiles, except for a few well-parametrized cases. This effectively limits the ability of structure-based drug design methods to correctly identify hits involving biaryls with confidence (e.g., during virtual screening, employing docking and/or molecular dynamics simulations). Continuing in our endeavor to quantify organic chemistry principles, we showed that the torsional energy profile of biaryl compounds could be computed on-the-fly based on the electron richness/deficiency of the aromatic rings. This method, called H-TEQ 4.0, was developed using a set of 131 biaryls. It was subsequently validated on a separate set of 100 diverse biaryls, including multisubstituted, bicyclic and tricyclic druglike molecules, and produced an average root-mean-square error (RMSE) of 0.95 kcal·mol –1 . For comparison, GAFF2 produced an RMSE of 3.88 kcal·mol –1, owing to problems associated with the transferability of torsion parameters. The success of H-TEQ 4.0 provided further evidence that force fields could transition to become atom-type independent, providing that the correct chemical principles are used. Overall, this method solved the problem of transferability of biaryl torsion parameters, while simultaneously improving the overall accuracy of the force field.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».