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Enregistrement W4386965784 · doi:10.26434/chemrxiv-2023-lh7bq-v2

Martini 3 Coarse-Grained Force Field for cholesterol

2023· preprint· en· W4386965784 sur OpenAlexafffund
Luís Borges-Araújo, Ana C. Borges-Araújo, Tuǧba N. Öztürk, Daniel P. Ramirez-Echemendía, Balázs Fábián, Timothy S. Carpenter, Sebastian Thallmair, Jonathan Barnoud, Helgi I. Ingólfsson, Gerhard Hummer, D. Peter Tieleman, ‪Siewert J. Marrink, Paulo C. T. Souza, Manuel N. Melo

Notice bibliographique

RevueChemRxiv · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLipid Membrane Structure and Behavior
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesLawrence Livermore National LaboratoryAlliance de recherche numérique du CanadaCentre National de la Recherche ScientifiqueNational Supercomputing Center, Korea Institute of Science and Technology InformationGrand Équipement National De Calcul IntensifMax-Planck-GesellschaftCanada Research ChairsLaboratory Directed Research and DevelopmentFundação para a Ciência e a TecnologiaU.S. Department of Energy
Mots-clésRigidity (electromagnetism)Force balanceCholesterolPermeability (electromagnetism)Force field (fiction)NanotechnologyLipid bilayerChemistryComputer scienceBiophysicsMaterials scienceMembraneMechanicsComposite materialPhysicsBiochemistryArtificial intelligenceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cholesterol plays a crucial role in biomembranes by regulating various properties such as fluidity, rigidity, permeability, and organization of lipid bilayers. The latest version of the Martini model, Martini 3, offers significant improvements in interaction balance, molecular packing, and the inclusion of new bead types and sizes. However, the release of the new model resulted in the need to re-parameterize many core molecules, including cholesterol. Here, we describe the development and validation of a Martini 3 cholesterol model, addressing issues related to its bonded setup, shape, volume and hydrophobicity. The proposed model mitigates some limitations of its Martini 2 predecessor while maintaining or improving overall behavior.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,267 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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