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Enregistrement W4388967993 · doi:10.3389/fchem.2023.1296787

Generation of an accurate CCSD(T)/CBS data set and assessment of DFT methods for the binding strengths of group I metal–nucleic acid complexes

2023· article· en· W4388967993 sur OpenAlexafffund
Briana T. A. Boychuk, Sarah P. Meyer, Stacey D. Wetmore

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Chemistry · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesAlliance de recherche numérique du CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsUniversity of Lethbridge
Mots-clésNucleic acidChemistryGroup (periodic table)MoietyComputational chemistryMetalStereochemistryBiochemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accurate information about interactions between group I metals and nucleic acids is required to understand the roles these metals play in basic cellular functions, disease progression, and pharmaceuticals, as well as to aid the design of new energy storage materials and nucleic acid sensors that target metal contaminants, among other applications. From this perspective, this work generates a complete CCSD(T)/CBS data set of the binding energies for 64 complexes involving each group I metal (Li + , Na + , K + , Rb + , or Cs + ) directly coordinated to various sites in each nucleic acid component (A, C, G, T, U, or dimethylphosphate). This data have otherwise been challenging to determine experimentally, with highly accurate information missing for many group I metal–nucleic acid combinations and no data available for the (charged) phosphate moiety. Subsequently, the performance of 61 DFT methods in combination with def2-TZVPP is tested against the newly generated CCSD(T)/CBS reference values. Detailed analysis of the results reveals that functional performance is dependent on the identity of the metal (with increased errors as group I is descended) and nucleic acid binding site (with larger errors for select purine coordination sites). Over all complexes considered, the best methods include the mPW2-PLYP double-hybrid and ωB97M-V RSH functionals (≤1.6% MPE; <1.0 kcal/mol MUE). If more computationally efficient approaches are required, the TPSS and revTPSS local meta-GGA functionals are reasonable alternatives (≤2.0% MPE; <1.0 kcal/mol MUE). Inclusion of counterpoise corrections to account for basis set superposition error only marginally improves the computed binding energies, suggesting that these corrections can be neglected with little loss in accuracy when using larger models that are necessary for describing biosystems and biomaterials. Overall, the most accurate functionals identified in this study will permit future works geared towards uncovering the impact of group I metals on the environment and human biology, designing new ways to selectively sense harmful metals, engineering modern biomaterials, and developing improved computational methods to more broadly study group I metal–nucleic acid interactions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,168
Score d'incertitude au seuil0,374

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,346 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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