Computational prediction of the supramolecular self-assembling properties of organic molecules: the role of conformational flexibility of amide moieties
Notice bibliographique
Résumé
Two families of organic molecules with different backbones have been considered. The first family is based on a macrolactam-like unit that is constrained in a particular conformation. The second family is composed by a substituted central phenyl that allows a larger mobility for its substituents. They have however a common feature, three amide moieties (within the cycle for the macrolactam-like molecule and as substituents for the phenyl) that permit hydrogen bonding when molecules are stacked. In this study we propose a computational protocol to unravel the ability of the different families to self-assemble into organic nanotubes. Starting from the monomer and going towards larger assemblies like dimers, trimers, and pentamers we applied the different protocols to rationalize the behavior of the different assemblies. Both structures and thermodynamics were investigated to give a complete picture of the process. Thanks to the combination of a quantum mechanics approach and molecular dynamics simulations along with the use of tailored tools (non covalent interaction visualization) and techniques (umbrella sampling), we have been able to differentiate the two families and highlight the best candidate for self-assembling purposes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».