The Energetic Origins of Pi–Pi Contacts in Proteins
Notice bibliographique
Résumé
Accurate potential energy models of proteins must describe the many different types of noncovalent interactions that contribute to a protein's stability and structure. Pi-pi contacts are ubiquitous structural motifs in all proteins, occurring between aromatic and nonaromatic residues and play a nontrivial role in protein folding and in the formation of biomolecular condensates. Guided by a geometric criterion for isolating pi-pi contacts from classical molecular dynamics simulations of proteins, we use quantum mechanical energy decomposition analysis to determine the molecular interactions that stabilize different pi-pi contact motifs. We find that neutral pi-pi interactions in proteins are dominated by Pauli repulsion and London dispersion rather than repulsive quadrupole electrostatics, which is central to the textbook Hunter-Sanders model. This results in a notable lack of variability in the interaction profiles of neutral pi-pi contacts even with extreme changes in the dielectric medium, explaining the prevalence of pi-stacked arrangements in and between proteins. We also find interactions involving pi-containing anions and cations to be extremely malleable, interacting like neutral pi-pi contacts in polar media and like typical ion-pi interactions in nonpolar environments. Like-charged pairs such as arginine-arginine contacts are particularly sensitive to the polarity of their immediate surroundings and exhibit canonical pi-pi stacking behavior only if the interaction is mediated by environmental effects, such as aqueous solvation.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».