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Enregistrement W2969829863 · doi:10.1021/acs.jcim.9b00585

Torsional Energy Barriers of Biaryls Could Be Predicted by Electron Richness/Deficiency of Aromatic Rings; Advancement of Molecular Mechanics toward Atom-Type Independence

2019· article· en· W2969829863 sur OpenAlexafffund
Wanlei Wei, Candide Champion, Zhaomin Liu, Stephen J. Barigye, Paul Labute, Nicolas Moitessier

Notice bibliographique

RevueJournal of Chemical Information and Modeling · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMolecular spectroscopy and chirality
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCompute Canada
Mots-clésForce field (fiction)Molecular mechanicsPharmacophoreTransferabilityTorsion (gastropod)Computational chemistryChemistryAromaticityMoleculeAtom (system on chip)Molecular dynamicsComputer scienceStereochemistryOrganic chemistryMachine learningArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,419

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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