Assessment of Different Parameters on the Accuracy of Computational Alanine Scanning of Protein–Protein Complexes with the Molecular Mechanics/Generalized Born Surface Area Method
Notice bibliographique
Résumé
Computational alanine scanning with the molecular mechanics generalized Born surface area (MM/GBSA) method constitutes a widely used approach for identifying critical residues at protein-protein interfaces. Despite its popularity, the MM/GBSA method still has certain drawbacks due to its dependence on many factors. Here, we performed a systematical study on the impact of four different parameters, namely, the internal dielectric constant, the generalized Born model, the entropic term, and the inclusion of structural waters on the accuracy of computational alanine scanning calculations with the MM/GBSA method. Our results show that the internal dielectric constant is the most critical parameter for getting accurate predictions. The introduction of entropy and interfacial water molecules decreased the quality of the predictions, while the generalized Born model had little to no effect. Considering the significance of the internal dielectric value, we proposed a methodology based on the energetic predominance of a particular set of amino acids at the protein-protein interface for selecting an appropriate value for this variable. We hope that these results serve as a guideline for future studies of protein-protein complexes using the MM/GBSA method.
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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 ».