Origin‐Dependence of Dipole Moments of Charged Proteins: Theoretical Foundations and Implications, Revisited
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Electric dipole moments are widely employed in structural biology and computational chemistry as global descriptors of macromolecular charge distribution, contributing to the understanding of protein interactions, solvation, and orientation in external fields. However, for systems bearing a nonzero net charge, the dipole moment becomes explicitly dependent on the choice of coordinates origin, a consequence grounded in classical electrostatics and sometimes overlooked in structural analyses. This origin‐dependence is particularly relevant in biological systems, as proteins are typically charged at physiological pH which differs from their isoelectric points (pI's). Moreover, coordinate manipulations such as centering and alignment are routinely performed during molecular dynamics simulations, docking, and structural comparisons, potentially altering the calculated dipole moment of charged systems. This study reviews the theory of the changes in the dipole moment of charged macromolecules accompanying displacements of the origin of the coordinates system. The theory is illustrated by numerical examples on representative proteins. Using the classical expression , we demonstrate that displacements of the order of a protein's radius of gyration or larger can induce dipoles several hundreds to thousands of debyes. We examine this effect across a range of proteins with varying sizes and identify trends correlating the extent of origin‐induced changes with molecular size. These examples highlight the need for standardization in defining coordinate systems in dipole‐related analyses. The quantum mechanical status of the dipole moment operator is discussed clarifying that only neutral systems satisfy Dirac's criteria for a true “observable”. Altogether, theory, numerical benchmarks, practical guidelines, and pedagogical insights are presented for reliably calculating and interpreting dipole moments of charged biological macromolecules.
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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 ».