MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4285987678 · doi:10.1063/5.0097291

Challenges in predicting ΔrxnG in solution: The chelate effect

2022· article· en· W4285987678 sur OpenAlexafffund
A. A. Mukadam, Allan L. L. East

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Chemical Physics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputational Drug Discovery Methods
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésChelationEnvironmental scienceChemistryInorganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gibbs energies for reactions involving aqueous ions are challenging to predict due to the large solvation energies of such ions. A stringent test would be the ab initio reproduction of the aqueous-phase chelate effect, an entropic effect in reactions of very small enthalpy changes. This paper examines what is required to achieve such a reproduction for the paradigmatic reaction M(NH3)42+ + 2 en → M(en)22+ + 4 NH3 (en = 1,2-ethylenediamine), for which ΔrxnG* and ΔrxnH* are −2.3 and +1.6 kcal mol−1, respectively, if M = Zn. Explicit solvation via simulation was avoided in order to allow sufficiently accurate electronic structure models; this required the use of continuum solvation models (CSMs), and a great deal of effort was made in attempting to lower the relative errors of ΔsolvG*[M(NH3)42+] vs ΔsolvG*[M(en)22+] from the CSMs available in Gaussian software. CSMs in ADF and JDFTx software were also tested. A uniform 2.2 kcal mol−1 accuracy in ΔrxnG* for all three metal-atom choices M = {Zn, Cd, Hg} was eventually achieved, but not from any of the known CSMs tested, nor from cavity size reoptimization, nor from semicontinuum modeling: post facto solvation energy corrections [one per solute type, NH3, en, M(NH3)42+, M(en)22+] were needed. It is hoped that this study will aid (and encourage) further CSM development for coordination-complex ions.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,257 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of Chemical PhysicsMême sujetComputational Drug Discovery MethodsTravaux en français237 207