Atomic properties of selected biomolecules. Part 1. The interpretation of atomic integration errors
Notice bibliographique
Résumé
Reliable atomic properties can be obtained via the theory of "Atoms in Molecules" (AIM) via integration over a finite volume. These integrations are challenging because of the variety and complexity of the shape of the AIM atoms. In practice the integration of a large number of atoms (100-1000, sampled from many molecules) yields integration errors L(Ω) of varying magnitude. We prove that it is impossible to predict the size of an angular Gauss-Legendre grid (outside the β sphere) that guarantees a pre-set error. Hence it is incorrect to assume that a large grid (~23 000 angular grid points) will automatically yield a low L(Ω) value. The erratic relationship between the integration error and the grid size prompts a statistical interpretation of atomic integration, at a purely practical level. More importantly we have investigated the relationship between L(Ω) and seven atomic properties which include volume, energy, and the magnitudes of five electrostatic multipole moments. The electronic population (N(Ω)) and the volume (v(Ω)) of carbon is linearly correlated with L(Ω), enabling the interpolation or extrapolation of N(Ω) and v(Ω). Other properties of carbon and other atoms (N, O, and S) yield low correlation coefficients but occasionally trends can be observed. For example, we find that some properties are systematically underestimated if L(Ω) is negative. This work has led to an estimate of safe error bars of atomic properties for atoms occurring in biological molecules with reasonably sized integration grids. The most stable properties were found to be the energy and the population. Finally, we have observed that the influence of the grid orientation is less if L(Ω) is small, and that population and energy are the least affected.Key words: electron density, topology, atoms in molecules, atomic properties, amino acids.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».