MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3159290358 · doi:10.1017/9781108526227.021

Tutorial on Coarse-Grained Molecular Dynamics with Peptides

2018· other· en· W3159290358 sur OpenAlexaff
William Hoiles, Vikram Krishnamurthy, Bruce Cornell

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupramolecular Self-Assembly in Materials
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMolecular dynamicsForce field (fiction)Lipid bilayerMembraneConstruct (python library)ChemistryComputational chemistryNanotechnologyComputer scienceStatistical physicsMaterials sciencePhysicsArtificial intelligenceProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this appendix we use GROMACS 5.1, PyMOL 1.7x, and VMD 1.9.3, together with the MARTINI force field to outline how to set up coarse-grained molecular dynamics (CGMD) simulations of a peptide. Our description includes how to construct the all-atom structure of the peptide, how to build all-atom models of bilayer lipid membranes, how to insert the peptides into the membrane, and how to construct publication-quality figures. The material in this appendix is relevant to Chapter 14 for constructing coarse-grained molecular dynamics simulations using the MARTINI force field. Note that performing CGMD simulations and MD simulations are identical except for the definitions of the bead-particle interactions and simulation time steps used. All the files associated with these tutorials are provided at www.cambridge.org/ engineered-artificial-membranes. Constructing the All-Atom and Coarse-Grained Structure of a Peptide This section illustrates how to construct the all-atom and coarse-grained structure of the antimicrobial PGLa peptide using VMD and PyMOL. Recall that molecular dynamics (MD) and PyMOL were discussed in Chapter 2, and PGLa was discussed in Chapter 10. The goal is to construct the all-atom and coarse-grained structures of PGLa illustrated in Figure B.1. To construct the all-atom coordinate structure of the PGLa peptide the following steps are used. (i)Obtain the amino-acid sequence of interest. For PGLa the amino acid sequence is: GMASKAGAIAGKIAKVALKAL-NH 2 . (ii) Open VMD, and proceed to Extensions → Modeling → Molfacture. Click the “Start Molefacture”, leaving the entry field blank. (iii) In Molefacture, Build→Protein Builder. Enter the amino-acid sequence of PGLa, and select the α -helix secondary structure (this is the expected secondary structure of PGLa in both the surface and transmembrane configuration as discussed in Chapter 14). Now click build. (iv) After pressing build, the all-atom structure of PGLa will appear in the VMD display. In VMD Main, select File→Save Coordinates, and save the all-atom PGLa structure as PGLa.pdb. The file PGLa.pdb contains the all-atom representation of the PGLa peptide in the protein data bank format. Notice that this PGLa.pdb file can be viewed in both VMD and PyMOL. Having constructed the PGLa.pdb coordinate file, we now map the all-atom structure into a coarse-grained structure for use with the MARTINI force field. This mapping operation is performed using the martinize.py python script (available from http://md.chem.rug.nl/cgmartini/index.php/home).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,129
Score d'incertitude au seuil0,432

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1290,047

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,222 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetSupramolecular Self-Assembly in MaterialsTravaux en français237 207