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Enregistrement W4404994414 · doi:10.1101/2024.12.03.626554

Integrated Database of Force-Field Parameters, Experimental Measurements and Molecular Dynamics Simulations

2024· preprint· en· W4404994414 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced Physical and Chemical Molecular Interactions
Établissements canadiensFPInnovations
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForce field (fiction)Dynamics (music)Molecular dynamicsField (mathematics)Computer scienceDatabaseStatistical physicsPhysicsChemistryComputational chemistryMathematicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Molecular Dynamic (MD) simulation is a vital theoretical tool for exploring nucleic acids (RNA, DNA), proteins and other (bio)molecular systems, generating vast amounts of data daily. Efficient storage and possible reuse of this data is a persistent challenge. Here, we introduce IDA (Integrated DAtabase of force fields and datasets from experiments and MD simulations), an innovative database scheme for datasets from various types of MD simulations. IDA supports outputs from different MD approaches, i.e., standard MD simulations, importance sampling techniques, simulated annealing, and other enhanced sampling methods including replica-exchange simulations. IDA also houses a collection of molecule-specific force fields (FFs) and experimental datasets. Uploaded MD outputs, FFs, and experimental data are integrated in a standardized format, allowing efficient data mining and extraction of valuable insights from the extensive data generated by diverse MD simulations. With the data and metadata holdings of IDA, and the prospective assignment of persistent identifiers, our work aims to make key steps towards making MD data FAIR (findable, accessible, interoperable, reusable).

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.

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 enseignants0,011
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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,240 · 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