Configurational Entropy of Folded Proteins and Its Importance for Intrinsically Disordered Proteins
Notice bibliographique
Résumé
Many pairwise additive force fields are in active use for intrinsically disordered proteins (IDPs) and regions (IDRs), some of which modify energetic terms to improve the description of IDPs/IDRs but are largely in disagreement with solution experiments for the disordered states. This work considers a new direction-the connection to configurational entropy-and how it might change the nature of our understanding of protein force field development to equally well encompass globular proteins, IDRs/IDPs, and disorder-to-order transitions. We have evaluated representative pairwise and many-body protein and water force fields against experimental data on representative IDPs and IDRs, a peptide that undergoes a disorder-to-order transition, for seven globular proteins ranging in size from 130 to 266 amino acids. We find that force fields with the largest statistical fluctuations consistent with the radius of gyration and universal Lindemann values for folded states simultaneously better describe IDPs and IDRs and disorder-to-order transitions. Hence, the crux of what a force field should exhibit to well describe IDRs/IDPs is not just the balance between protein and water energetics but the balance between energetic effects and configurational entropy of folded states of globular proteins.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».