Recent ChemRxiv on Theoretical and Computational Chemistry: September 17, 2024
Real-space machine learning of correlation density functionals
1. 目的:
この研究の主な目的は、量子化学手法の範囲を拡大するために、機械学習（ML）を密度汎関数理論（DFT）に適用し、人間が設計した密度汎関数近似（DFA）の限界を克服することです。特に、未知の化学系に対する転送性が極めて限られているMLベースの近似を改善することを目指しています。
2. 使用データ・情報:
研究では、実空間のMLを用いてエネルギー密度を点ごとに学習しています。このプロセスにおいて、正則化摂動理論から導かれた相関エネルギー密度が中心的な役割を果たしています。これにより、各システムの単一エネルギーデータポイントを数千に拡張し、伝統的な全体エネルギー訓練に比べてML DFAの転送性を劇的に向上させることが可能になりました。
3. 新規性と解決問題:
この研究の新規性は、実空間のMLを用いてDFAの学習を行い、局所エネルギーロス（LES）と呼ばれる手法を導入した点にあります。LESでは、モデルのエネルギー密度が実装されたものと空間の各点で訓練されます。また、スピン分解された相関エネルギー密度を用いて、実空間でのMLベースの正則化拡張を構築しました。これにより、未知の化学系への転送性が低いという問題を解決しました。
4. 未解決問題:
今後の課題としては、提案されたMLベースのDFAのさらなる評価と最適化が必要です。また、より多様な化学系への適用性を高めるために、さらなるデータと改良された学習アルゴリズムの開発が求められます。これにより、ML DFAの汎用性と精度をさらに向上させることができるでしょう。
title:
Real-space machine learning of correlation density functionals
author:
Elias, Polak, Heng, Zhao, Stefan, Vuckovic
date:
2024-09-16
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-zk6hp-v2?rft_dat=source%3Ddrss
Hexafluorophosphate-Triggered Hydrogen Isotope Exchange (HIE) in Fluorinated Environments: A Platform for the Deuteration of Aromatic Compounds via Strong Bond Activation
1. 目的:
この研究の目的は、炭素骨格に重水素（デュテリウム）原子を効率的かつ穏やかな方法で組み込むための新しい合成ルートを開発することです。特に、芳香族化合物における後段階での修飾を通じて、高い収率と優れた重水素取り込みを実現することを目指しています。
2. 使用データ・情報:
この研究では、触媒量の六フッ化リン酸塩（PF6−）を重水素化1,1,1,3,3,3-ヘキサフルオロイソプロパノール（HFIP-d1）および重水（D2O）中で使用しました。対象となる化合物にはフェノール、アニリン、アニソール、ヘテロ環化合物が含まれ、それらを高収率および優れた重水素取り込みで変換しました。また、スペクトロスコピックおよび理論的研究を通じて、HFIP-d1によって引き起こされる相互作用型H結合ネットワークがPF6の通常不活性なP-F結合を活性化し、D2Oの添加を促進する機構が明らかにされました。
3. 新規性と解決した問題:
この研究の新規性は、HFIP-d1を用いることでPF6のP-F結合を活性化し、その場でDPO2F2を生成させる点にあります。これにより、D2Oから直接重水素を導入する新しい方法が提案され、強固な結合の活性化を通じて高い重水素取り込みを実現することが可能になりました。これは、従来の手法では困難であった芳香族化合物の重水素化を、より穏やかで効率的な条件下で行うことを可能にし、新薬や天然物誘導体の合成に応用が期待されます。
4. 未解決問題:
今後の課題としては、この合成方法のさらなる最適化、特に触媒の再利用性や経済性の向上、さらには異なるタイプの化合物への応用範囲の拡大が挙げられます。また、重水素化された化合物の生物学的または薬理学的性質に及ぼす影響についての詳細な研究も必要です。これにより、重水素化技術の実用的な応用の幅が広がることが期待されます。
title:
Hexafluorophosphate-Triggered Hydrogen Isotope Exchange (HIE) in Fluorinated Environments: A Platform for the Deuteration of Aromatic Compounds via Strong Bond Activation
author:
Tanja, Gulder, Yang, Ni, Jonathan, Lebelt, Milena, Barb, Florian, Kreuter, Hannah, Buttkus, Jiaye, Jin, Martin, Kretzschmar, Ralf, Tonner-Zech, Knut, Asmis
date:
2024-09-16
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-8vf25?rft_dat=source%3Ddrss
OpencanSARchem: chemistry registration and standardization pipeline for FAIR integration of bioassay data
1. 与えられた論文は、何を目的としていますか？:
この研究の目的は、薬物発見のためにAIや機械学習を通じて使用される化学的および生物活性情報の利用を効率化するための、計算効率が良く、オープンソースの標準化および登録パイプラインを提供することです。これにより、異なる化学構造データの情報源を調和させ、利用可能な生物活性情報を統合することが可能になります。
2. 与えられた論文では、どのようなデータや情報を用いましたか？:
この研究では、化学構造データと生物活性情報を統合するために、DFT（密度汎関数理論）およびab initio（第一原理計算）方法を用いて、既存のパイプラインと新しいパイプラインで生成されたタウトマー対の自由エネルギー差を分析しました。
3. 与えられた論文の新規性や、解決できた問題は何ですか？:
この研究の新規性は、従来のcanSARchemパイプラインの計算効率の低さや商用ソフトウェアの必要性といった制限を克服した点にあります。新しいOpencanSARchemパイプラインはオープンソースであり、計算効率も向上しており、化学的に有効なタウトマーを生成する能力を維持しています。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
タウトマー選択において、各ユーティリティによって選ばれたタウトマー間で統計的に有意な自由エネルギー差が観察されたため、これらのエネルギー的影響をさらに評価し、最適化する必要があります。また、この方法をさらに民主化し、広範なコミュニティのニーズに応えるための工夫が求められるでしょう。
title:
OpencanSARchem: chemistry registration and standardization pipeline for FAIR integration of bioassay data
author:
Phillip W, Gingrich, Rezvan, Chitsazi, Chong, Wu, James P, Long, Bissan, Al-Lazikani
date:
2024-09-16
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-mn4wm?rft_dat=source%3Ddrss
Zero-Point Energies from Bond Orders and Populations Relationships
1. 目的:
この研究の主な目的は、単一点量子化学エネルギー計算のデータを基にして、量子力学的なゼロ点エネルギー（ZPE）を計算するための二つの解析モデルを報告することです。これにより、コストのかかるヘッセ行列計算を必要とせずに、分子のZPEを効率的に予測する方法を提供することを目指しています。
2. 使用データ・情報:
この研究では、B3LYP/6-311+G(3d2f,2df,2p)計算から得られたミュリケン軌道人口を用いた最小人口局在化を行い、拡張ヒュッケル型振動結合エネルギー項を利用しています。さらに、ZPE-BOP2モデルでは、ROHF/6-311+G(3d2f,2df,2p)計算から得られたミュリケン軌道人口と、短距離非調和エネルギー項、連結三体振動子エネルギー項を用いています。
3. 新規性と解決できた問題:
この研究の新規性は、結合の注文と軌道人口分析を用いて分子のゼロ点エネルギーを分割するZPE-BOPnメソッドを提案した点にあります。これにより、従来のヘッセ行列計算に依存せずに、分子のZPEを予測する新しいアプローチを提供しました。特に、ZPE-BOP2は、ひずみを持つ分子や長鎖分子での性能が向上し、半経験的量子化学法を用いたヘッセ計算からのZPE予測において合理的な結果を提供します。
4. 未解決問題:
将来的には、さらに多くの分子種に対してモデルの適用性を拡大し、さらなる精度向上を目指すべきです。また、異なる量子化学計算法に基づく軌道人口データを用いたモデルの一般化や、より複雑な分子系におけるZPEの正確な予測に向けた改良が必要です。
title:
Zero-Point Energies from Bond Orders and Populations Relationships
author:
John, Keith, Barbaro, Zulueta, Colin, Rude, Jesse , Mangiardi, George, Petersson
date:
2024-09-16
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-bzg3p?rft_dat=source%3Ddrss
Pairing a Global Optimization Algorithm with EXAFS to Accelerate Prediction of Lanthanide Structures in Solution
1. 目的:
この研究の主な目的は、溶液中のランタノイド構造の特性評価を加速することです。具体的には、拡張X線吸収微細構造（EXAFS）信号の理論的予測を、実験スペクトルと密接に一致させることを目指しています。
2. 使用したデータや情報:
この研究では、異なるランタノイドイオンの溶液構造を理論的に同定するために、北西ポテンシャルエネルギー表面検索エンジン（NWPEsSe）、一種の適応学習グローバル最適化アルゴリズムを使用しました。具体的なケーススタディとして、Eu(NO3)3とterpyridineリガンドが溶解したアセトニトリル、およびアセトニトリルに溶解したNd(NO3)3の二つのシステムを検討しました。
3. 新規性と解決した問題:
この研究の新規性は、NWPEsSeアルゴリズムを用いて高い調整数を持つ非剛性幾何学を形成するランタノイドイオンの最適な溶液構造を効率的に識別することにあります。これにより、従来のab initio分子動力学（AIMD）シミュレーションよりもはるかに迅速に構造を特定でき、理論的EXAFS信号が実験スペクトルと密接に一致する結果を得ることができました。
4. 未解決の問題:
今後の課題としては、より動的な調整環境を持つ構造に対しても同様に良好な一致を達成する方法を開発することが挙げられます。また、さらに多様な化学系に対してNWPEsSeアルゴリズムの適用性を拡大することも重要です。
title:
Pairing a Global Optimization Algorithm with EXAFS to Accelerate Prediction of Lanthanide Structures in Solution
author:
Thomas, Summers, Difan, Zhang, Josiane, Sobrinho, Ana, de Bettencourt-Dias, Roger, Rousseau, Vassiliki-Alexandra, Glezakou, David, Cantu
date:
2024-09-16
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-lgkjh?rft_dat=source%3Ddrss
Data Efficiency of Classification Strategies for Chemical and Materials Design
1. 目的:
この研究の目的は、材料の発見と特性評価を加速するために、アクティブラーニングとデザイン・ビルド・テスト・ラーン戦略を活用することです。また、特定の制約（合成可能性、安定性、溶解性、リサイクル性、毒性など）を満たす材料の効率的な設計を目指しています。さらに、材料が特定の制約を満たしているかどうかを分類するための最もデータ効率の良いアルゴリズムについてのコンセンサスがない問題に対処することも目的の一つです。
2. 使用されたデータや情報:
この研究では、化学および材料科学の文献から取得した31の分類タスクを用いて、100の戦略の性能を比較検討しました。これらのタスクは、材料の挙動を分類するためのもので、特定の制約を満たす材料の設計効率を向上させるために使用されます。
3. 新規性と解決した問題:
この研究の新規性は、多数の分類戦略を包括的に比較し、特に神経網やランダムフォレストに基づくアクティブラーニングアルゴリズムがタスク全体で最も効率的であることを示した点にあります。また、分類タスクの複雑さを、特にノイズ対信号比を基に定量化する方法を提案しました。これにより、材料設計の効率化において、どの分類戦略が最も効果的であるかを特定することができました。
4. 未解決の問題:
今後の研究では、さらに多様な制約条件に対応するための分類戦略の開発が求められます。また、実際の材料設計プロセスにおいてこれらの戦略をどのように効果的に統合するかについての研究も必要です。さらに、新しい材料制約の発見や、既存の制約に対するより効果的な解決策の開発も重要な課題です。
title:
Data Efficiency of Classification Strategies for Chemical and Materials Design
author:
Michael, Webb, Quinn, Gallagher
date:
2024-09-16
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-1sspf-v2?rft_dat=source%3Ddrss
ConfRank: Improving GFN-FF Conformer Ranking with Pairwise Training
1. 与えられた論文は、何を目的としていますか？:
与えられた論文の主な目的は、薬物発見のためのコンフォーマーのランキングを改善する新しい手法を提案することです。特に、分子の動力学に基づいて生成される従来のコンフォーマー生成手法が、ランタイムとエネルギーのランキングの正確性という点で制約を受けているため、これらの制約を克服するための機械学習に基づくアプローチ「ConfRank」を導入しています。
2. 与えられた論文では、どのようなデータや情報を用いましたか？:
この研究では、159,760個の未荷電有機化合物からなるGEOMデータセットを用いています。これらの化合物に対してGFN-FFで生成されたコンフォーマーアンサンブルを使用し、DimeNet++アーキテクチャを用いてr2SCAN-3c参照レベルでペアワイズトレーニングを行っています。さらに、CRESTで生成されたQM9データセットのコンフォーマーアンサンブルや、拡張GMTKN55データセットから取得したコンフォーマーも検証に使用しています。
3. 与えられた論文の新規性や、解決できた問題は何ですか？:
この研究の新規性は、ペアワイズトレーニングを用いることで、コンフォーマー間の相対的なエネルギー差を捉え、全体のコンフォーマーショナルランキングを大幅に改善した点にあります。これにより、GFN-FFやGFN2-xTBよりも優れた性能を示し、テストデータセットでの相対エネルギー差のペアワイズRMSDを5.65 kcal/molから0.71 kcal/molに削減し、最低エネルギーコンフォーマーを正確に識別する能力が向上しました。また、スピアマンのランキング相関係数を改善し、ペアワイズエネルギー比較における誤った符号反転の確率を大幅に減少させました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
機械学習モデルを用いた絶対エネルギーの単一サンプル予測の精度が低下する可能性があるため、この点の改善が今後の課題です。また、さらに多様な化学空間におけるモデルの一般化能力やロバスト性を高めるための研究も必要です。他のタイプの化合物や異なる化学反応に対するアプローチの適用可能性を広げることも、重要な未解決の問題として挙げられます。
title:
ConfRank: Improving GFN-FF Conformer Ranking with Pairwise Training
author:
Rick, Oerder, Jan, Hamaekers, Christian, Hölzer, Stefan, Grimme
date:
2024-09-16
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-tm991?rft_dat=source%3Ddrss
BindingDB in 2024: a FAIR Knowledgebase of Protein-Small Molecule Binding Data
1. 与えられた論文の目的:
BindingDBは、小分子とタンパク質の間の実験的に測定された結合親和性に関するデータを提供する公開データベースです。このデータベースは、医薬化学、生化学的経路の注釈、人工知能モデルの訓練、計算化学方法の開発など、多岐にわたる応用をサポートすることを目的としています。最新のアップデートでは、2016年の前回のレビュー以来の大幅な成長と改善が報告されています。
2. 使用されたデータや情報:
このデータベースは、現在290万件の結合測定データと130万件の化合物、数千のタンパク質ターゲットを含んでいます。この成長は、特に米国特許からのデータのキュレーションに焦点を当てた結果、新しい結合データが大量に流入したことに起因しています。
3. 新規性や解決できた問題:
最近の改善には、レスポンシブウェブデザイン原則に従ったウェブサイトのリメイク、検索とフィルタリング機能の強化、新しいデータダウンロードオプションとウェブサービスの導入、分散サイトにまたがる長期データアーカイブの設立などが含まれます。これにより、ユーザーがより効率的にデータにアクセスし、利用することが可能になりました。
4. 未解決の問題:
将来の成長と開発に向けて、データベースのさらなる拡張、データの質の向上、新しい分析ツールの開発などが挙げられます。また、関連リソースとの位置付けや、オープンデータ共有ポリシーに関しても、さらなる議論と改善が必要です。
title:
BindingDB in 2024: a FAIR Knowledgebase of Protein-Small Molecule Binding Data
author:
Michael K., Gilson, Linda, Hwang, Stephen K, Burley, Carmen I, Nitsche, Christopher, Southan, W. Patrick, Walters, Tiqing, Liu
date:
2024-09-13
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-v9ckg?rft_dat=source%3Ddrss
Exploring Inhomogeneous Surfaces: Evolutionary Exploration of Ti-rich SrTiO3(110) Surface Reconstructions via Active Learning
1. 目的:
この研究の目的は、異なる局所構造が共存する不均一な表面の原子配置を理解することです。特に、技術的な関心がある界面の理解には、このような表面の研究が重要です。具体的には、(110)方向に配向されたSrTiO3のTi豊富な(2 × m)表面の原子配置を調査しています。
2. 使用データ・情報:
この研究では、スキャニングトンネル顕微鏡と進化探索を組み合わせた転送可能なニューラルネットワークフォースフィールドを用いています。さらに、異なる構成に必要に応じてトレーニングデータを反復的に拡張するアクティブラーニング方法論を活用しています。
3. 新規性と解決した問題:
この研究の新規性は、少数のよく知られた再構成のみにトレーニングすることで、異なる地域の不均一なSrTiO3(110)-(2×m)表面で遭遇する複雑で多様なオーバーレイヤーに外挿する能力にあります。この機械学習支援アプローチは、実験とよく一致し、密度汎関数理論を使用して検証されたいくつかの新しい候補構造を生成しました。
4. 未解決問題:
このアプローチは他の複雑な金属酸化物にも拡張可能であり、大規模な共存表面再構成を特徴とするものに対しても適用可能です。今後の課題としては、さらに多くの材料や異なる条件下での表面の挙動を解析し、より広範な応用と精度の向上を目指すことが挙げられます。
title:
Exploring Inhomogeneous Surfaces: Evolutionary Exploration of Ti-rich SrTiO3(110) Surface Reconstructions via Active Learning
author:
Georg K. H., Madsen, Ralf, Wanzenböck, Esther, Heid, Michele, Riva, Giada, Franceschi, Alexander M., Imre, Jesús, Carrete, Ulrike, Diebold
date:
2024-09-13
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-9l6jc-v3?rft_dat=source%3Ddrss
Physics-Guided Neural Networks for Transferable Prediction of Polymer Properties
1. 目的:
この研究の主な目的は、ポリマーの物性予測のための機械学習モデルの転移性を向上させることです。特に、データが不足している場合においても、高い予測精度と転移性を持つモデルを開発することを目指しています。
2. 使用データ:
研究では、18,450種類のポリマーに関するデータセットを使用しています。これには、多様なアーキテクチャ、分子量、組成、化学的パターンが含まれています。これらのデータを用いて、二乗ジャイレーション半径の分布のモーメントを予測するタスクに焦点を当てています。
3. 新規性と解決した問題:
この研究の新規性は、ポリマー物理の理論とグラフニューラルネットワークを組み合わせた新しいモデル（GC-GNN）を開発した点にあります。このモデルは、理想的なガウス鎖理論に基づく適合可能なモデルとグラフニューラルネットワークを組み合わせることで、単独のポリマー物理モデルやグラフニューラルネットワークモデルよりも予測精度と転移性が向上しました。また、ポリマーのアーキテクチャによって予測の転移性が異なることも明らかにしました。
4. 未解決問題:
理想的なガウス鎖の仮定からの逸脱による影響をさらに詳細に解析すること、および異なるポリマー構造や条件におけるモデルの適用性をさらに拡張することが今後の課題として挙げられます。これには、より多様なポリマーのデータを取り入れることや、異なる理論モデルとの組み合わせを探求することが含まれます。
title:
Physics-Guided Neural Networks for Transferable Prediction of Polymer Properties
author:
Michael, Webb, Shengli, Jiang
date:
2024-09-13
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-ld2k6?rft_dat=source%3Ddrss
Norm-conserving 5f-in-core Pseudopotentials and Gaussian Basis Sets Optimized for Tri- and Tetra-Valent Actinides (An = Pa-Lr)
1. 目的:
この研究の主な目的は、ランタノイドおよびアクチノイド元素のモデリングに適した、相対論的擬ポテンシャルと基底関数セットを開発することです。特に、Goedecker, Teter, Hutter（GTH）擬ポテンシャルを用いて、最も一般的に遭遇する三価および四価のアクチノイド（An(III), An(IV); An = Pa-Lr）に対して、スカラー相対論的効果を含む5f-in-core擬ポテンシャルと関連するガウス型基底関数セットを開発することに焦点を当てています。
2. 使用されたデータや情報:
この研究では、アクチノイドの三価（An(III)）および四価（An(IV)）の状態における5fサブ構成のオープンシェル（5fnおよび5fn-1、n = 2-14）を原子核の中に配置することによって構築された5f-in-core GTH擬ポテンシャルを使用しています。これにより、化学結合の特性から5f-in-core GTH擬ポテンシャルのパフォーマンスをさらに分析しています。
3. 新規性および解決された問題:
この研究の新規性は、5fサブ構成を原子核に含めることで、5fxオープン価電子殻から生じる計算上の困難を回避し、アクチノイド化合物および凝縮相アクチノイドシステムの高コストな第一原理モデリングを加速することができる点にあります。また、ランタノイドおよびアクチノイド化合物および凝縮系のモデリングに適したGTH擬ポテンシャルの利点を活かして、その転送性と精度を高めることができました。
4. 未解決の問題:
将来的には、さらに多くのアクチノイド元素や異なる価数状態に対する擬ポテンシャルと基底関数セットの最適化が必要です。また、5f-in-core擬ポテンシャルのパフォーマンスをさらに向上させるための研究や、他の計算方法との比較検証も必要とされています。これにより、より広範な化合物やシステムに対する適用性と正確性を確保することが課題となります。
title:
Norm-conserving 5f-in-core Pseudopotentials and Gaussian Basis Sets Optimized for Tri- and Tetra-Valent Actinides (An = Pa-Lr)
author:
Jian-Biao , Liu, Jun-Bo , Lu, Yang-Yang , Zhang, Jun, Li
date:
2024-09-13
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-m59d9?rft_dat=source%3Ddrss
Exploring Flavone Reactivity: A Quantum Mechanical Study and TDDFT Benchmark on UV-Vis Spectroscopy
1. 目的:
この研究は、フラボン分子の化学的反応性、動力学的安定性、および生物学的活性を包括的に調査することを目的としています。これにより、フラボンが薬物開発や補完医療において有用な候補となる可能性があることを示しています。
2. 使用されたデータや情報:
この研究では、フラボン分子のプロトン親和性（PA）、イオン化エネルギー（IE）、電子親和性（EA）などの物理化学的パラメーターを計算しています。また、化学ポテンシャル（µ）、化学硬度（η）、軟度（σ）、電子親和性指数（ω）、電気陰性度（χ）などのグローバル反応パラメーターも計算されています。さらに、異なるDFT/相関関数を用いた比較研究が行われており、採用されたDFT方法の信頼性と計算の経済性が評価されています。
3. 新規性と解決できた問題:
この研究の新規性は、フラボン分子の包括的な化学的および生物学的特性を理論的に評価し、その結果を他のDFT/相関関数と比較することにあります。特に、CAM-B3LYP、M06-2X、wB97XDを用いた励起電子状態と吸収スペクトルのベンチマーク計算が示されており、これらの方法がフラボンの吸収スペクトルを予測するのに最も効果的であることが明らかにされました。
4. 未解決問題:
将来的には、フラボン分子のさらなる詳細な生物学的活性の解明が必要です。また、フラボンの異なる誘導体に対するこれらの計算手法の適用や、実際の生物学的システムでの挙動の詳細な研究も求められています。これにより、フラボンがどのようにしてその薬理学的効果を発揮するかの理解を深めることができるでしょう。
title:
Exploring Flavone Reactivity: A Quantum Mechanical Study and TDDFT Benchmark on UV-Vis Spectroscopy
author:
MANJEET, BHATIA
date:
2024-09-13
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-xsnqj?rft_dat=source%3Ddrss
Reaction-diffusion coupling across scales during the induction period of methanol-to-olefin conversion over ZSM-5 catalysts
1. 目的:
この研究の目的は、触媒の孔、粒子、ペレット、および反応器ベッドを横断する反応と拡散の結合を研究することです。これは、動的な過程を動力学に取り入れる新しい理論的概念と、温度プログラム脱離（TPD）とメタノールおよびジメチルエーテルのステップ応答研究に適用される粒子解決型の一時的なミクロ運動学モデルを組み合わせて行われました。
2. 使用したデータや情報:
この研究では、ZSM-5触媒上でのメタノールとジメチルエーテルの温度プログラム脱離（TPD）プロファイルとステップ応答研究を行いました。また、吸着、脱離、表面拡散の結合を示すTPDプロファイルの解析や、ジメチルエーテル変換の初期ステップ応答サイクルでの44分間の誘導期間とその後のサイクルでの誘導期間の95％減少を説明するために6つの動的モデルを検討しました。
3. 新規性と解決できた問題:
この研究の新規性は、粒子解決型の一時的ミクロ運動学モデルを用いて、孔、粒子、ペレット、および反応器ベッドスケールでの過渡分子モデルとミクロ運動学モデルの間のギャップを架橋することにあります。また、ジメチルエーテルの吸着、脱離、表面反応の組み合わせ、および水とメタノールの競合吸着がプロピレン形成に至る安定中間体の一連の生成にどのように関与しているかを明らかにしました。
4. 未解決問題:
未解決の問題としては、触媒活性と製品選択性を予測する動的反応器モデルにおけるサイト分布の影響をさらに詳細に理解すること、およびメタノールからオレフィンへの変換過程での最適な表面カバレッジと結合エネルギーのバランスを見極めることが挙げられます。これらは、効率的な触媒設計とプロセス最適化に不可欠です。
title:
Reaction-diffusion coupling across scales during the induction period of methanol-to-olefin conversion over ZSM-5 catalysts
author:
Toyin, Omojola
date:
2024-09-13
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-wpr4m?rft_dat=source%3Ddrss
Ligand Many-Body Expansion as a General Approach for Accelerating Transition Metal Complex Discovery
1. 与えられた論文の目的:
この研究の主な目的は、分子の性質を評価する方法を加速することにあります。特に、触媒に関連する非対称複合体や四角錐形の配位幾何学など、遷移金属複合体における配位子の加算性を超えた予測手法を開発することを目指しています。
2. 使用されたデータや情報:
この研究では、多体展開を適用し、隣接配位子に基づく補正（cis相互作用モデル、またはcisモデル）を導入しました。最初に、八面体Fe(II)複合体の断熱スピン分割エネルギーにcisモデルをテストし、見えない二元複合体に対するDFT計算値を平均で1.4 kcal/mol以内で予測しました。次に、cisモデルがDFTおよびCCSD(T)計算によるモデル触媒反応エネルギーを平均で1 kcal/mol以内で推測することを示しました。
3. 新規性と解決された問題:
この研究の新規性は、cis相互作用モデルを導入し、非対称複合体や低対称性複合体の反応エネルギーを予測する能力にあります。また、cisモデルをDFT計算値からCCSD(T)反応エネルギーを予測するために機械学習と組み合わせることで、cisモデル単独で使用する場合のエラーの約30%を達成しました。
4. 未解決の問題:
この研究では、trans相互作用が一部の配位子の組み合わせ、特に二座配位子と単座配位子が混在する複合体で重要である可能性が示唆されていますが、これに関する詳細な分析や対策は今後の課題として残されています。また、cisモデルのさらなる精度向上や、他の種類の複合体への適用可能性の拡大も求められます。
title:
Ligand Many-Body Expansion as a General Approach for Accelerating Transition Metal Complex Discovery
author:
Heather, Kulik, Daniel, Chu, David, Gonzalez-Narvaez, Ralf, Meyer, Aditya, Nandy
date:
2024-09-13
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-m39d9?rft_dat=source%3Ddrss
Molecular simulation study of all-silica zeolites for the adsorptive removal of airborne chloroethenes
1. 目的:
この研究の主な目的は、ガス相でのクロロエチレン類の吸着を研究することであり、特に16種類の異なる構造を持つゼオライトフレームワークにおける吸着性能を評価することです。これにより、環境や人間の健康に対するリスクが高いクロロエチレン類の汚染を防ぐための効果的な材料を特定し、理解を深めることを目指しています。
2. 使用データ・情報:
この研究では、検証済みの経験的力場パラメータを用いた分子シミュレーションを使用しました。対象となるゼオライトフレームワークは、高シリカ形態で合成可能な16種類の構造で、それぞれが純粋なシリカゼオライトモデルでシミュレーションされました。また、トリクロロエチレンやテトラクロロエチレンの吸着量を特定の濃度範囲（0.1から10 ppm）で計算し、いくつかのゼオライトフレームワークで顕著な吸着が見られました。
3. 新規性と解決した問題:
本研究の新規性は、多様な構造を持つゼオライトフレームワークにおけるクロロエチレン類の吸着特性を広範囲にわたって調査した点にあります。これまでの研究では、ゼオライトの多様な構造特性（孔のサイズやトポロジー）がほとんど探究されていませんでした。この研究により、特定のゼオライトがクロロエチレン類の除去に有効であることが明らかになり、吸着行動における孔の形状やゲスト間相互作用の影響を理解することができました。
4. 未解決問題:
今後の課題として、ビニルクロライドの吸着性能が低いことが挙げられます。ビニルクロライドは実用的な吸着除去には不十分であるため、この化合物の効率的な除去方法を見つける必要があります。また、実際の環境条件下でのゼオライトの吸着性能や再生能力に関する研究も重要です。さらに、他の潜在的な吸着材料の探索や、ゼオライト以外の材料についても検討することが求められます。
title:
Molecular simulation study of all-silica zeolites for the adsorptive removal of airborne chloroethenes
author:
Michael, Fischer
date:
2024-09-13
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-w6kxl?rft_dat=source%3Ddrss
Chemoinformatic characterization of NAPROC-13: A database for natural product 13C NMR dereplication
1. 目的:
この研究は、NAPROC-13という公開データベースに含まれる天然物（NPs）の化学的内容、構造的多様性、および化学的空間のカバレッジを定量的に分析することを目的としています。また、FDA承認薬と非常に多様な天然物のサブセットであるUNPD-Aと比較しています。
2. 使用されたデータや情報:
この研究では、NAPROC-13データベースの25,000以上の化合物に関する構造と13C NMR分光情報を使用しました。また、比較のためにFDA承認薬とUNPD-Aという多様な天然物のサブセットのデータも用いられています。
3. 新規性や解決された問題:
この研究の新規性は、NAPROC-13に含まれる天然物の化学的特性と構造的多様性を、他の既知のデータセットと比較することにあります。その結果、NAPROC-13に含まれる天然物はUNPD-Aに含まれる天然物と比較して類似の特性を持ちながらも、特に薬理学的関心のある環系や分子フラグメントにおいて顕著な多様性を示すことが明らかになりました。これにより、既知の化合物の早期排除と新規天然物の構造解明の効率化が可能となります。
4. 未解決の問題:
将来の課題としては、NAPROC-13データベースがカバーする化学的多様性をさらに拡張し、未知の化合物や新たな生物活性を持つ可能性のある化合物の同定につなげることが挙げられます。また、データベースの更新と拡張を継続的に行い、より広範な研究者に利用されるよう促進することも重要です。
title:
Chemoinformatic characterization of NAPROC-13: A database for natural product 13C NMR dereplication
author:
José L., Medina-Franco, Juan F., Avellaneda-Tamayo, Naicolette A., Agudo-Muñoz, Javier E., Sánchez-Galán, José Luis, López-Pérez
date:
2024-09-13
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-spksf-v2?rft_dat=source%3Ddrss
Multisite λ Dynamics for Protein-DNA Binding
Affinity Prediction
1. 与えられた論文の目的:
この研究の目的は、転写因子（TF）のDNA結合部位の変異に伴う結合自由エネルギー変化（ΔΔGb）を予測するための計算手法、特にλ Dynamicsを用いた様々な摂動スキームの有効性を評価することにあります。これにより、DNA結合部位の高速かつ高精度なスクリーニングが可能となることを目指しています。
2. 使用されたデータや情報:
この研究では、WRKY転写因子がW-box結合部位（GGTCAA）から非特異的な配列（GATAAA）へと変異する際の結合自由エネルギー変化を計測するために、λ Dynamicsという計算手法を用いました。さらに、異なる摂動スキームをテストし、その中でも特に一つのλを一塩基対ごとに適用するプロトコルが最も収束が速く、精度が高いことが示されました。
3. 新規性及び解決した問題:
この研究の新規性は、λ Dynamicsを用いた複数の摂動スキームを比較し、最も効率的なスキームを特定した点にあります。その結果、一つのλを一塩基対ごとに適用するプロトコルが最も効果的であることが明らかになり、TFのDNA結合部位の変異に伴う結合自由エネルギーの変化を正確に予測する手法を提供しました。これにより、DNA結合部位の変異がTFの結合親和性にどのように影響するかを理解する上で重要な進歩を遂げました。
4. 未解決の問題:
将来の研究では、さらに多くの転写因子と様々なDNA配列に対してこの手法を適用し、その一般化能力を検証する必要があります。また、実験的な結果との比較を通じて、計算手法の精度をさらに向上させることも重要です。さらに、この手法を用いて、疾患関連の転写因子変異の影響を詳細に解析することも、重要な未解決問題の一つです。
title:
Multisite λ Dynamics for Protein-DNA Binding
Affinity Prediction
author:
Carmen, Al Masri, Ryan, Hayes, Jin, Yu, Jonah, Vilseck
date:
2024-09-12
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-g2ccb?rft_dat=source%3Ddrss
No Bridge Between Us: Two Distant Iron Ions Comprise the Active Site of Alkane Monooxygenase (AlkB)
1. 目的:
本研究の主な目的は、環境中で液体アルカンの酸化を触媒する主要酵素であるアルカンモノオキシゲナーゼ（AlkB）の活性部位の構造を解明することです。特に、二つの鉄イオンがどのようにして酸化状態の変化を調整し、強固なC-H結合を活性化するための高原子価状態を達成するかを理解することが目的です。
2. 使用されたデータや情報:
この研究では、クライオ電子顕微鏡（cryo-EM）によって得られた構造モデルと、光還元や放射線損傷が原因でないことを確認するために使用された拡張X線吸収微細構造（EXAFS）実験のデータが使用されました。さらに、分子動力学（MD）シミュレーションと変異実験、分光法を用いて、特定のカルボキシレート残基の役割を探求しました。
3. 新規性と解決された問題:
この研究の新規性は、AlkBの活性部位において、二つの鉄イオンが橋渡し配位子なしで結合していることを示す構造が明らかになった点にあります。これまでの仮説と異なり、鉄イオンはヒスチジンによって配位されており、カルボキシレート残基は金属イオンの橋渡し配位子としては機能していないことが示されました。これにより、AlkBの触媒メカニズムに関する理解が深まりました。
4. 未解決の問題:
D190残基の変異体が大幅に活性が低下することが観察されたため、この残基が触媒にどのように関与しているかはまだ完全には理解されていません。今後の研究で、D190残基の正確な役割とその触媒メカニズムへの寄与を明らかにする必要があります。
title:
No Bridge Between Us: Two Distant Iron Ions Comprise the Active Site of Alkane Monooxygenase (AlkB)
author:
Clorice, Reinhardt, Juliet, Lee, Noga, Rafalin, Naomi, Miller, August, Jaunzarins Roberts, Lily, Kunczynski, Tierani, Green, Heather, Kulik, Christopher, Pollock, Rachel, Narehood Austin, Lauren, Hendricks
date:
2024-09-12
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-301wv?rft_dat=source%3Ddrss
Exploring the Influence of Approximations for Simulating Valence Excited X-ray Spectra
1. 与えられた論文の目的:
与えられた論文の主な目的は、フェムト秒X線吸収スペクトルに含まれる豊富な電子的および幾何学的情報を解釈するために、励起状態のX線スペクトルの第一原理シミュレーションの重要性を高めることです。この研究では、特にフランク・コンドン幾何から離れた場所や励起状態のポテンシャルエネルギー曲面の重要なトポロジカル特徴である円錐交差の近くでのこれらの方法の挙動に焦点を当てています。
2. 使用されたデータや情報:
この研究では、プロトン化フォルマルジミンとシクロブタノンという二つの分子を用いて、n電子価状態摂動理論（NEVPT2）、運動方程式結合クラスター理論（EOM-CCSD）、線形応答時間依存密度汎関数理論（LR-TDDFT）、最大重なり方法（MOM）の4つの方法を評価しました。これらの方法が励起状態のX線スペクトルをどの程度うまく記述できるかを評価するために、これらの分子の励起状態X線スペクトルをシミュレートしました。
3. 新規性および解決された問題:
この研究の新規性は、励起状態のX線スペクトルを記述するための異なる理論的アプローチを比較し、特に分子構造がフランク・コンドン幾何から進化するにつれてスペクトル形状が基礎となる価電子励起にどのように密接に追従するかを明らかにした点にあります。また、初期の価電子励起を正確に記述することが励起状態X線吸収スペクトルをシミュレートするための鍵であることを強調しました。
4. 未解決問題:
将来の課題としては、より複雑な分子システムや異なる環境条件下での励起状態のX線スペクトルのシミュレーションを拡張することが挙げられます。さらに、励起状態のダイナミクスをより詳細に理解するために、より高度な計算手法やアルゴリズムの開発が必要です。
title:
Exploring the Influence of Approximations for Simulating Valence Excited X-ray Spectra
author:
Thomas, Penfold, Basile , Curchod
date:
2024-09-12
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-5q956?rft_dat=source%3Ddrss
Knowledge-informed molecular design for zeolite synthesis using ChatGPT towards human-machine collaboration
1. 与えられた論文の目的:
この研究は、人間の直感と計算能力との効果的なコラボレーションを通じて、有機分子の設計が化学関連の課題を解決する上で中心的な役割を果たすことを示しています。具体的には、自然言語を通じた経験的知識からのフィードバックを活用し、大規模言語モデル（LLM）を用いて分子の設計を促進する方法を示しています。
2. 使用されたデータや情報:
この研究では、LLMが提案する有機構造指向剤（OSDA）候補を経験的知識と原子レベルのシミュレーションで評価しました。フィードバックは自然言語でLLMに提供され、その結果、提案されたOSDAが進化し、化学空間の探索が促進されました。
3. 新規性や解決された問題:
この研究の新規性は、大規模言語モデルを用いて、自然言語を通じて人間と機械のコラボレーションを実現し、有機分子の設計を効果的に行う点にあります。解決された問題としては、実験的に検証されたOSDA、構造的に類似したOSDA、およびより優れた親和性スコアを持つ新規OSDAを含む候補の予測が可能となったことです。
4. 未解決の問題:
将来的には、このアプローチを他の分子設計タスク、特に薬剤設計に応用する可能性があります。自然言語を介した人間と機械のさらなる効果的なコラボレーションや、より広範な化学空間の探索など、解決すべき課題が残されています。
title:
Knowledge-informed molecular design for zeolite synthesis using ChatGPT towards human-machine collaboration
author:
Koki, Muraoka, Shusuke, Ito, Akira, Nakayama
date:
2024-09-12
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-wqxl7-v5?rft_dat=source%3Ddrss
Konnektor: A framework for using graph theory to plan networks for free energy calculations
1. 与えられた論文は、何を目的としていますか？:
与えられた論文の目的は、薬物発見プロセスをサポートするために、自由エネルギー計算のネットワークを効率的に計画、修正、分析することができるオープンソースのPythonパッケージ「Konnektor」を導入することです。このパッケージを使用することで、複雑なグラフ操作方法を用いて自由エネルギーキャンペーンを容易に設定することが可能となります。
2. 与えられた論文では、どのようなデータや情報を用いましたか？:
この論文では、具体的なデータセットの詳細は述べられていませんが、「toy datasets」を用いて様々なネットワークレイアウト機能を比較しています。これにより、Konnektorの機能を実証し、その有用性を示しています。
3. 与えられた論文の新規性や、解決できた問題は何ですか？:
この論文の新規性は、複雑な自由エネルギー計算ネットワークを構築しやすくするための統合ツールとしてKonnektorを導入したことにあります。これにより、ネットワークの連結、変換の削除、分子のクラスタリングなどの操作を簡単に行うことができ、自由エネルギー計算の効率化と精度向上が図られます。また、既存のネットワーク生成アルゴリズムとの組み合わせにより、より複雑なネットワーク生成方法の開発が可能になります。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
論文から直接的な記述はありませんが、一般的には、さらに効率的で正確なネットワーク生成アルゴリズムの開発、大規模なデータセットに対するスケーラビリティの向上、ユーザーの特定のニーズに合わせたカスタマイズ機能の強化などが考えられます。また、実際の薬物発見プロセスにおけるKonnektorの有用性と影響をさらに評価することも重要です。
title:
Konnektor: A framework for using graph theory to plan networks for free energy calculations
author:
Benjamin, Ries, Richard J, Gowers, James RB, Eastwood, Hannah M, Baumann, David WH, Swenson, Irfan, Alibay, Michael M, Henry, David, Mobley
date:
2024-09-12
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-wjqsq?rft_dat=source%3Ddrss
MORE-Q, Dataset for molecular olfactorial receptor engineering by quantum mechanics
1. 与えられた論文は、何を目的としていますか？:
この研究は、非共有結合性分子センサーの構造的および電子的データを含む量子力学（QM）データセット「MORE-Q」を紹介することを目的としています。これにより、粘液由来の嗅覚受容体と体臭の揮発性分子（BOV）を組み合わせたセンサーの分子間および分子内相互作用をよりよく理解することができます。
2. 与えられた論文では、どのようなデータや情報を用いましたか？:
MORE-Qデータセットには、18個の受容体と102個のBOV分子に関する量子力学データ（MORE-Q-G1）、23,838個のBOV-受容体配置に関するデータ（MORE-Q-G2）、および1,836個のBOV-受容体-グラフェンシステムに関するデータ（MORE-Q-G3）が含まれています。各サブセットで、GFN2-xTBによる幾何学的最適化とD4分散補正、さらにPBE+D3レベルの理論で計算された最大39の物理化学的特性が含まれています。
3. 与えられた論文の新規性や、解決できた問題は何ですか？:
このデータセットの新規性は、BOV-受容体-グラフェンシステムを量子力学的視点から評価し、結合特性を予測するための先端機械学習手法のベンチマークデータセットとして機能する点にあります。これにより、次世代の粘液由来嗅覚受容体センシングデバイスの開発に有益な洞察が得られます。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
この研究では、BOV-受容体-グラフェンシステムのさらなる探究や、これらのシステムの動的な挙動の理解、さらには実際のセンサー応用に向けた技術の実装など、さまざまな側面での追加的な研究が必要です。また、データセットを使用した機械学習アルゴリズムの最適化や、他の類似システムへの応用も考慮されるべきです。
title:
MORE-Q, Dataset for molecular olfactorial receptor engineering by quantum mechanics
author:
Leonardo Rafael, Medrano Sandonas, Li, Chen, Philipp, Traber, Arezoo, Dianat, Nina, Tverdokhleb, Mattan, Hurevich, Shlomo, Yitzchaik, Rafael, Gutierrez, Alexander, Croy, Gianaurelio, Cuniberti
date:
2024-09-11
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-zvt26?rft_dat=source%3Ddrss
NO Oxidation States in Nonheme Iron Nitrosyls:
A DMRG-CASSCF Study of {FeNO}6 –10 Complexes
1. 与えられた論文の目的:
この研究の主な目的は、ヘムおよび非ヘム型の鉄窒素一酸化物（{FeNO}6-10）複合体と二窒素一酸化鉄複合体（DNICs）の電子構造をDMRG-CASSCF理論とDFTを用いて解析し、それらの分子スピン密度プロファイルやNO基の局所酸化状態に関する類似点を明らかにすることです。
2. 使用されたデータや情報:
この研究では、DMRG-CASSCF理論とDFTを用いて、{FeNO}6から{FeNO}10までの非ヘム鉄窒素一酸化物複合体と二窒素一酸化鉄複合体の電子構造を解析しました。特に、分子スピン密度プロファイルとNO基の局所酸化状態を評価し、これらの複合体の主要な電子配置を特定しました。また、NO結合距離とNO伸縮振動周波数の間の線形相関も観察しました。
3. 新規性や解決できた問題:
この研究の新規性は、ヘムと非ヘムの鉄窒素一酸化物複合体間での電子構造の類似性を明らかにした点にあります。特に、FeIII-NO0とFeII-NO0がそれぞれ{FeNO}6と{FeNO}7複合体の支配的な電子配置であることを示しました。また、NOの酸化状態をNO結合距離から直接読み取ることができる線形相関を確立しました。
4. 未解決問題:
今後の課題としては、{FeNO}9および{FeNO}10状態のより詳細な電子構造と反応性の解析が挙げられます。これらの複合体の電子構造が全分子にわたってどのように変化するか、またそれが化学的性質にどのように影響するかを詳細に理解する必要があります。さらに、他の強場配位子の影響をより広範囲に調査することも重要です。
title:
NO Oxidation States in Nonheme Iron Nitrosyls:
A DMRG-CASSCF Study of {FeNO}6 –10 Complexes
author:
Abhik, Ghosh, Quan, Phung, Ho, Nam, Vic, Austen, Takeshi, Yanai
date:
2024-09-11
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-dcpqv?rft_dat=source%3Ddrss
Intercalation Phenomena in Two-Dimensional Hybrid Perovskites Featuring Discrete Free Volume Elements
1. 与えられた論文の目的:
この研究の目的は、2次元ハイブリッドペロブスカイトにおいて、有機リガンドの混合物を組み込むことでギャラリースペース内に自由体積要素を作り出し、その結果として有機小分子のインターカレーション（層間挿入）を可能にすることです。このインターカレーションが、2次元L2PbI4ペロブスカイトの光電子特性にどのような影響を与えるかを調べることが主な目的です。
2. 使用されたデータや情報:
この研究では、密度汎関数理論（Density Functional Theory, DFT）を用いて、有機小分子が2次元ハイブリッドペロブスカイトの構造にどのように挿入され、その光電子特性にどのような影響を与えるかを調査しています。具体的な計算方法や、どのような有機リガンドが使用されたかについての詳細は記載されていませんが、DFT計算が主要な手法として用いられたことがわかります。
3. 新規性および解決された問題:
この研究の新規性は、2次元ペロブスカイトにおいて有機リガンドの混合物を用いることで自由体積を作り出し、それを利用して有機小分子を層間に挿入する手法を開発した点にあります。これにより、材料の構造は比較的小さな変化しか起こらないものの、光電子特性に顕著な影響を与えることができるという点が重要な発見です。
4. 未解決問題:
今後の課題としては、さまざまな有機リガンドやインターカレーション物質を用いた場合の光電子特性の変化をさらに詳細に調査すること、また、実際のデバイスへの応用に向けての挿入物質の安定性や再現性に関する研究が必要です。さらに、この手法を他の2次元材料にも応用して、新たな機能性材料の開発を目指すことも考えられます。
title:
Intercalation Phenomena in Two-Dimensional Hybrid Perovskites Featuring Discrete Free Volume Elements
author:
Brett, Helms, Kevin, Whitham, Jisook, Hong, Liang, Tan
date:
2024-09-11
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-zgg6v?rft_dat=source%3Ddrss
Smooth dispersion is physically appropriate: Assessing and amending the D4 dispersion model
1. 与えられた論文の目的:
与えられた論文では、密度汎関数に分散補正を加えることの重要性について述べており、特にD4スキームの導入によるエネルギーと幾何学の予測精度の向上を目指しています。しかし、D4補正による非物理的な曲率やポテンシャルエネルギー面の異常などの問題点を指摘し、それらを解決するための新しいアプローチを提案しています。
2. 使用されたデータや情報:
論文からは特定のデータセットについての詳細な記述はありませんが、D4スキームを使用した際のポテンシャルエネルギー面の曲率や異常な点（局所最小値や定常点）に関する一般的な観察結果に基づいていることが示唆されています。また、これらの問題を解決するための新しい方法として、ガウス重み付けの滑らかな再パラメータ化（D4S）やソフトリニア補間（D4SL）の導入が提案されています。
3. 新規性と解決された問題:
この論文の新規性は、D4スキームにおける非物理的な曲率や異常なポテンシャルエネルギー面の問題点を特定し、それらを解消するための新たな手法（D4SとD4SL）を提案した点にあります。これにより、人工的な極値点を除去しつつ、精度を維持することが可能になります。
4. 未解決の問題:
将来的には、提案されたD4SとD4SLスキームのさらなる検証と最適化が必要です。また、これらの手法が他の種類の分子系や複雑な化学反応においても同様に効果的であるかどうかを確認する必要があります。さらに、分散補正の精度を向上させるための追加的なパラメーターやアプローチの開発も考えられます。
title:
Smooth dispersion is physically appropriate: Assessing and amending the D4 dispersion model
author:
Nikolay V., Tkachenko, Linus Bjarne, Dittmer, Rebecca, Tomann, Martin, Head-Gordon
date:
2024-09-11
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-31x2z?rft_dat=source%3Ddrss
Automated Force Field Developer and Optimizer Platform: Torsion Reparameterization
1. 与えられた論文の目的:
与えられた論文では、構造ベースの薬物発見において、タンパク質-リガンド結合シミュレーションに広く使用されるGeneralized Amber Force Field（GAFF）の精度を向上させることを目的としています。特に、GAFF2のトーションパラメータを正確に生成するための新しい、柔軟でユーザーフレンドリーな計算ツールであるAutomated Force Field Developer and Optimizer（AFFDO）プラットフォームの開発を報告しています。
2. 使用されたデータや情報:
AFFDOは、与えられたリガンドに対して最も重要なトーションを選択し、GPU加速密度汎関数理論計算を行い、参照データを収集します。そして、自動微分を活用する高速勾配ベースのオプティマイザーを用いてトーション項をフィットします。さらに、一連の薬物様分子をパラメータ化し、タンパク質-リガンド相対結合自由エネルギー（RBFE）シミュレーションを実施して、AFFDOの性能をベンチマークしています。
3. 新規性や解決できた問題:
AFFDOプラットフォームの開発により、GAFF2のトーションパラメータを正確に生成する新しい方法が提供されました。これにより、リガンド分子間でのパラメータの移行性の問題を解決し、より正確な結合自由エネルギーシミュレーションが可能になります。特に、ステレオエレクトロニックおよびステリック効果に大きく依存するトーションパラメータの精度が大幅に向上しました。
4. 未解決問題:
AFFDOプラットフォームは、GAFF2のトーションパラメータの改善に貢献していますが、他の力場パラメーター（例えば、非結合相互作用や角度パラメーターなど）の最適化についてはまだ取り組む余地があります。また、さらに多様な化合物クラスに対する適用性の拡大や、計算効率のさらなる向上も今後の課題として挙げられます。
title:
Automated Force Field Developer and Optimizer Platform: Torsion Reparameterization
author:
Madushanka, Manathunga, Alejandro , Blanco-Gonzalez, Ryan, Snyder, Shi, Zhang, Timothy J., Giese, Andreas W., Goetz, Kenneth M., Merz, Jr., Darrin M., York, Hasan Metin, Aktulga, William, Betancourt
date:
2024-09-11
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-lcnx1?rft_dat=source%3Ddrss
Electrophilic Halogenation of Allenoates and 3-Alkynoates: Syn-thesis of 1,4-Dicarbonyl 3-(E)-Haloalkenes and Mechanistic Investigations
1. 目的:
この研究では、di-またはtrisubstituted allenoatesおよび3-alkynoatesに対して、NBSおよびNIS試薬を用いてDABCO触媒下でのエレクトロフィル性ハロゲン化を実演し、高い収率と優れた(E)-ステレオ選択性で機能化された1,4-ジカルボニル3-ハロアルケンを合成することを目的としています。また、この変換のメカニズムを解明し、合成変換や生物活性ピリダジン骨格の有用なターゲットとしての応用可能性を探ることも目的です。
2. 使用したデータや情報:
この研究では、NBS（N-ブロモスクシンイミド）とNIS（N-ヨードスクシンイミド）を試薬として使用し、DABCO（1,4-ジアザビシクロ[2.2.2]オクタン）を触媒として用いました。また、実験の制御と計算研究を通じて、Brønsted基の役割を明らかにしました。生成物の立体選択性や収率に関するデータも収集し、評価しました。
3. 新規性と解決した問題:
この研究の新規性は、特定のallenoatesとalkynoatesに対して、高い立体選択性と収率で1,4-ジカルボニル3-ハロアルケンを合成する新しい方法を提供した点にあります。また、Brønsted基がこの変換においてどのように作用するかを解明することで、反応機構の理解を深め、より効率的な合成方法の開発に寄与しました。
4. 未解決の問題:
今後の研究では、さらに多様な基質に対する応用、反応条件の最適化、さらにはこの方法を用いた合成経路の発展が求められます。また、生成物のさらなる応用可能性を探るために、生物学的活性評価などの研究も必要です。
title:
Electrophilic Halogenation of Allenoates and 3-Alkynoates: Syn-thesis of 1,4-Dicarbonyl 3-(E)-Haloalkenes and Mechanistic Investigations
author:
Ramani, Gurubrahamam, Ming-Kang , Tsai, Paru, Jamwal, Yumnam, Nganthoinganbi
date:
2024-09-11
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-wmscl?rft_dat=source%3Ddrss
End-To-End Learning of Classical Interatomic Potentials for Benchmarking Anion Polarization Effects in Lithium Polymer Electrolytes
1. 与えられた論文は、何を目的としていますか？:
与えられた論文では、固体リチウム電極バッテリーシステム用の固体ポリマー電解質の安全で安定したソリューションとしての利用が目的です。しかし、イオン伝導率の低さやリチウム移動数の低さが問題となっています。この問題を解決するために、全原子分子動力学シミュレーションを用いてリチウム拡散メカニズムを探索し、有望なポリマー化学を加速的に発見することが目指されています。
2. 与えられた論文では、どのようなデータや情報を用いましたか？:
論文では、量子力学計算をトレーニングデータとして使用しています。これにより、機械学習（ML）ポテンシャルをエンドツーエンドで訓練し、従来のクラス1およびクラス2の機能形式との組み合わせを自動化しました。これにより、リチウムの調整環境、拡散性、導電性の精度を向上させることができました。
3. 与えられた論文の新規性や、解決できた問題は何ですか？:
この研究の新規性は、量子力学計算を用いて古典的な原子間ポテンシャルパラメータを予測する計算学習ワークフローを導入した点にあります。これにより、MLの自動化とエンドツーエンドのフィッティングを伝統的な機能形式と組み合わせることができ、リチウムの調整環境、拡散性、導電性に関するシミュレーションの精度が向上しました。また、化学情報に基づく正則化が実験的な溶解および動力学特性を再現するために必要であることを示しました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
非極性化可能な固定点電荷スキームを使用して電解質アニオンを記述する際の限界が残されています。また、点電荷分布に適合させるための2つの代替スキームの効果を比較し、固定点電荷古典的原子間ポテンシャルにおけるリチウム塩濃度の正しい動向との相関性を示す必要があります。これらの問題に対処することが、今後の研究で取り組むべき課題となっています。
title:
End-To-End Learning of Classical Interatomic Potentials for Benchmarking Anion Polarization Effects in Lithium Polymer Electrolytes
author:
Pablo A., Leon, Avni, Singhal, Jurgis, Ruza, Jeremiah, Johnson, Yang, Shao-Horn, Rafael, Gomez-Bombarelli
date:
2024-09-11
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-8r8j1-v2?rft_dat=source%3Ddrss
Residue interactions guide translational diffusion of proteins
1. 目的:
本論文は、無限希釈状態の拡散係数を計算するための新しいアプローチを提案することを目的としています。これにより、分子レベルでの拡散プロセスにおけるランダムな衝突、局所的な微視的環境の構造、および関与する分子間の相互作用を包括的に評価することが可能となります。
2. 使用データ・情報:
この研究では、分子構造の成分残基を部分的に組み立てることで拡散の原動力を包括し、溶媒露出パッチの局所化学と全体の流体力学半径への寄与を関連付けることで、溶媒排除表面積計算に基づいて拡散係数を正確に予測します。このアプローチは、分子構造の化学的アイデンティティを利用しています。
3. 新規性と解決した問題:
この研究の新規性は、タンパク質構造の成分残基を個別に評価し、それを組み合わせることで拡散係数を推定する方法にあります。これにより、質量に基づく統計的予測よりも優れた結果を得ることができ、質量情報だけでは区別できない構造の拡散性の違いを予測し識別することが可能です。また、明示的な分子シミュレーションと比較しても同等の結果を得ることができます。
4. 未解決問題:
このアプローチでは、さらに多くのタンパク質構造や異なる環境条件下での拡散係数の正確な予測能力を検証する必要があります。また、この方法を他の生物分子や複雑な生体分子システムに適用するための研究も必要です。
title:
Residue interactions guide translational diffusion of proteins
author:
Christopher, Fennell, Elham, Fazelpour, Jennifer, Haseleu
date:
2024-09-10
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-ngfvp?rft_dat=source%3Ddrss
Computational Design of Gallium Imides for Methane Activation
1. 目的:
この研究の主な目的は、メタンの非極性C-H結合を活性化することが難しい問題を解決するために、NacNacガリウムイミドを改良してメタン活性化に適したものにすることです。特に、溶液中でのメタンのC-H結合の活性化を実現することを目指しています。
2. 使用データ・情報:
この研究では、密度汎関数理論（Density Functional Theory, DFT）を用いて、ガリウムイミドの活性中心周りの置換基を変更することで、メタン活性化の障壁を低減する方法を予測しました。また、ガリウムイミドを事前に歪ませることで反応障壁をさらに低減する効果についても検討しました。
3. 新規性と解決した問題:
この研究の新規性は、未活性化されたsp3 C-H結合を有する有機基質を切断できることが示されたNacNacガリウムイミドを改良し、メタンのようなアルカンの活性化に適した触媒として機能させる点にあります。DFTによる予測は、実験で使用されたガリウムイミドのメタン活性化障壁を123 kJ mol−1から93 kJ mol−1、さらには62 kJ mol−1まで低減できることを示しました。また、ガリウムイミドの二量体化を防ぐために、反応障壁に影響を与えない大きな置換基の使用が可能であることも示されました。
4. 未解決問題:
将来的には、改良されたNacNacガリウムイミドの実際の触媒としての性能を評価するための実験的検証が必要です。また、他のアルカン類に対する活性化効率や選択性、触媒の再利用性や安定性など、実用的な応用に向けたさらなる課題が残されています。
title:
Computational Design of Gallium Imides for Methane Activation
author:
Sylvester, Zhang, Rustam, Khaliullin, Chao-Jun, Li, Peter, McBreen
date:
2024-09-10
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-8hv7c?rft_dat=source%3Ddrss
COCONUT 2.0: A comprehensive overhaul and curation of the collection of open natural products database
1. 与えられた論文の目的:
COCONUT（COlleCtion of Open Natural prodUcTs）データベースは、自然産物に関する広範な情報を提供し、研究者や開発者が自然産物の化学構造、由来種、採取地、文献情報などを容易にアクセスし活用できるようにすることを目的としています。また、COCONUT 2.0では、ウェブアプリケーションの全面的な書き換えとデータの再構築、徹底的なキュレーションを行い、ユーザーによるデータ提出やコミュニティによるキュレーションを促進する新機能を追加しています。
2. 使用されたデータや情報:
COCONUTデータベースは、自然産物の化学構造、名前や同義語、それが見つかった種や生物の部位、サンプルが収集された地理的情報、これらすべてを証明する文献参照情報を含んでいます。これらの情報は、ウェブアプリケーションを通じてアクセス可能で、SDF、CSV、データベースダンプとして一括ダウンロードも可能です。
3. 新規性や解決できた問題:
COCONUT 2.0では、ウェブアプリケーションを完全に書き換え、データを新たに組み立て、広範囲にわたってキュレーションを行いました。これにより、データの整合性とアクセスの容易さが向上しました。また、ユーザーによるデータ提出やコミュニティによるキュレーションを通じて、データベースの内容を常に最新の状態に保つことが可能となり、これは自然産物データベースとしては特に新しい試みです。
4. 未解決問題:
自然産物データベースの一層の拡充と精度向上が求められます。特に、新たに発見された自然産物の迅速なデータベースへの組み入れや、データの質のさらなる向上、ユーザーによる寄与とキュレーションの活性化が課題として挙げられます。また、さまざまな生物の種や地理的な情報の完全な網羅も今後の課題です。
title:
COCONUT 2.0: A comprehensive overhaul and curation of the collection of open natural products database
author:
Venkata Chandrasekhar, Nainala, Kohulan, Rajan, Sri Ram Sagar, Kanakam, Nisha, Sharma, Viktor, Weißenborn, Jonas, Schaub, Christoph, Steinbeck
date:
2024-09-10
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-fxq2s?rft_dat=source%3Ddrss
viAFM - a Python toolset for virtual Atomic Force Microscopy
1. 与えられた論文は、何を目的としていますか？:
与えられた論文の主な目的は、タンパク質複合体の相互作用の強度を評価し、その安定性に影響を与える因子を調査することです。これには、AFM(原子間力顕微鏡)フォーススペクトロスコピー実験を模倣する多方向に誘導された分子動力学シミュレーションと解析を行うviAFMプログラムが用いられています。これにより、薬剤候補の効果的なテストが可能になります。
2. 与えられた論文では、どのようなデータや情報を用いましたか？:
この論文では、viAFMプログラムを用いて、タンパク質間の相互作用の強度、異方性、およびリガンドや変異が複合体の安定性に与える影響を迅速に評価するためのデータや情報が使用されています。具体的なデータとしては、タンパク質複合体を分解するのに必要な力の解析結果が挙げられます。
3. 与えられた論文の新規性や、解決できた問題は何ですか？:
この研究の新規性は、AFMフォーススペクトロスコピー実験を模倣するために、多方向からの誘導分子動力学シミュレーションを利用するviAFMツールを開発した点にあります。これにより、タンパク質複合体の相互作用の強度を迅速かつ効率的に評価することができ、薬剤開発の過程でのスクリーニングが容易になります。解決された主な問題は、タンパク質複合体の安定性に影響を与える因子を迅速に評価する方法の提供です。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
未解決の問題としては、さらに多くのタンパク質複合体や異なる条件下での相互作用のデータを収集し、viAFMツールの精度と適用範囲を拡大することが挙げられます。また、実際の生物学的環境をより詳細に模倣するシミュレーション条件の開発も必要です。これにより、より現実的な薬剤候補のスクリーニングが可能になります。
title:
viAFM - a Python toolset for virtual Atomic Force Microscopy
author:
Katarzyna, Walczewska-Szewc, Beata, Niklas, Wieslaw, Nowak
date:
2024-09-10
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-0h32j?rft_dat=source%3Ddrss
Multiple Reaction Pathways for Oxygen Evolution as Key Factor for the Catalytic Activity of Nickel-Iron (Oxy)Hydroxides
1. 目的:
この研究は、アルカリ溶液中での水酸化作用を促進するための触媒フィルムとして使用される非晶質の純粋および鉄ドープニッケル-(オキシ)ハイドロキシド触媒フィルム（NiCatおよびFe:NiCat）の構造的および電気化学的特性を理解することを目的としています。また、これらの触媒の酸化還元反応におけるプロトン結合電子移動イベントの重要性と、鉄の添加が触媒活性をどのように向上させるかを明らかにすることも目的としています。
2. 使用データ・情報:
この研究では、最先端の密度汎関数理論シミュレーションを基にして、触媒フィルムの構造変化を正確に再現しました。これには、X線吸収分光法による測定結果との比較も含まれています。また、ニッケルの酸化状態の変化（Ni(II)からNi(III)への酸化）を評価し、酸素発生反応（OER）の原子レベルでのメカニズムを調査しました。さらに、反応経路における鉄の効果を定量的に比較し、その触媒活性の向上に寄与する要因を解析しています。
3. 新規性および解決した問題:
この研究の新規性は、非晶質ニッケル-(オキシ)ハイドロキシド触媒フィルムの構造と電気化学的性質を詳細に調査し、特に鉄の添加が触媒性能をどのように向上させるかを理論的に明らかにした点にあります。また、OERの原子レベルでのメカニズムを明らかにし、異なる反応経路とその競合関係を評価することで、より効率的な触媒設計への道を開いたことも大きな成果です。
4. 未解決問題:
今後の課題としては、さらに多様なドーピング元素を用いた触媒の性能比較や、実際の電気化学デバイスにおける触媒の挙動を直接観察する実験的アプローチが必要です。また、反応経路のさらなる最適化や、他のメカニズムとの相互作用を解明するための詳細な研究も求められます。これにより、実用的な水酸化触媒の開発に向けた理論的および実験的基盤が強化されるでしょう。
title:
Multiple Reaction Pathways for Oxygen Evolution as Key Factor for the Catalytic Activity of Nickel-Iron (Oxy)Hydroxides
author:
Giuseppe, Mattioli, Leonardo, Guidoni
date:
2024-09-10
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-l65kd?rft_dat=source%3Ddrss
Molecular conductance calculations on single-molecule junctions using projection-based density functional embedding
1. 目的:
この研究の目的は、分子スケールでの電子輸送を探求するためのプラットフォームであるシングルモレキュラージャンクション(SMJ)において、分子と電極の領域で異なる交換相関密度汎関数を使用する方法を提示することです。これにより、各部分に最適な汎関数を選択することができます。
2. 使用されたデータや情報:
この研究では、ベンゼン-1,4-ジアミン(BDA)を含むSMJにおける輸送計算を行い、分子にはCAM-B3LYP範囲分離型ハイブリッド汎関数を、電極にはPBE汎関数を使用しました。さらに、非平衡グリーン関数(NEGF)法とDFT内のDFT埋め込み技術を組み合わせてゼロバイアス導電率を予測しました。
3. 新規性と解決した問題:
この研究の新規性は、SMJにおいて分子と電極の領域で異なる汎関数を使用することにより、伝統的なPBE汎関数を全体に使用するモデリングに比べて、ゼロバイアス導電率の予測精度が大幅に向上することを示した点です。この改善は、埋め込まれた分子のエネルギーレベルの変化と電極-分子間の相互作用の変化を調べることで示されました。
4. 未解決の問題:
今後の課題としては、さまざまな分子や電極材料に対するこのアプローチの適用性をさらに検証すること、また、異なる機能性を持つ分子に対して最適な汎関数の選定基準を明確にすることが挙げられます。これにより、より広範なシステムでの電子輸送特性を正確に予測することが可能になります。
title:
Molecular conductance calculations on single-molecule junctions using projection-based density functional embedding
author:
Attila, Tajti, Dávid P., Jelenfi, Péter G., Szalay
date:
2024-09-10
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-vdcjv?rft_dat=source%3Ddrss
Exploring the Potential of Natural Orbital Functionals: A Perspective
1. 与えられた論文は、何を目的としていますか？:
自然軌道汎関数（NOF）理論が量子化学の分野で重要な地位を占めるようになり、特に強い電子相関を持つシステムの正確でバランスの取れた記述を提供するという分野の最も難しい問題の一つに対処することに成功しています。計算上の実現可能性と予測精度の間の微妙なバランスを実現するNOFを探求することが研究者にとっての聖杯とされています。
2. 与えられた論文では、どのようなデータや情報を用いましたか？:
論文からは具体的なデータや情報が使用された詳細は提供されていませんが、NOF理論の基本概念、長所と短所、現状についての概要が述べられており、これらの理論的な枠組みや先行研究に基づいていると考えられます。
3. 与えられた論文の新規性や、解決できた問題は何ですか？:
この論文の新規性は、強い電子相関を持つシステムの記述において、密度汎関数法や波動関数ベースの方法に代わる形式としてNOFが提供される点にあります。これにより、計算化学における大きな進歩が達成され、より正確でバランスの取れたシステム記述が可能になりました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
NOFの理論と実践のさらなる発展に向けて、計算効率の向上と予測精度のさらなる向上が挙げられます。また、さまざまな化学的システムへの適用可能性の拡大も重要な未解決問題です。これらの課題に取り組むことで、NOF理論の可能性をさらに引き出すことが期待されています。
title:
Exploring the Potential of Natural Orbital Functionals: A Perspective
author:
Mario, Piris
date:
2024-09-10
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-qhg51?rft_dat=source%3Ddrss
Physics-based Modeling in the New Era of Enzyme Engineering
1. 与えられた論文は、何を目的としていますか？:
与えられた論文では、酵素工学技術を最適化し、付加価値のある化学物質の合成、環境汚染物質の分解、治療法の改善を目指しています。特に、計算戦略の統合を増やす新しい時代に入っていることが強調されており、物理ベースのモデリングを使用して、酵素工学の次のステップを導く可能性について議論しています。
2. 与えられた論文では、どのようなデータや情報を用いましたか？:
この論文では、生物情報学、人工知能（AI）、分子力学、量子力学などの物理ベースのモデリング手法が使用されています。これらの技術は、酵素の機能向上変異体のスクリーニングを加速するためや、物理的原理の深い理解が重要な工学的目標の設定において、重要な補完として機能しています。
3. 与えられた論文の新規性や、解決できた問題は何ですか？:
新規性としては、物理ベースのモデリングの未利用の潜在能力を指摘し、それを計算酵素工学の次のステップに導くためのガイドとして提案しています。また、物理ベースの設計原則からの洞察を活用して、in silicoで有益な変異を推薦するパラダイムを探求しています。解決できた問題としては、AI技術を強化するために物理ベースのモデリングがどのように役立つかを示しており、データの表現力と解釈可能性を豊かにする方法を強調しています。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
酵素工学のための計算ツールの次のステップ進展に向けた未解決の課題として、高スループットな分子モデリングワークフローの現在の開発をさらに進めることが挙げられます。これには、設計原則を大規模に仮想適用することを支援するシステムの拡張が含まれるでしょう。
title:
Physics-based Modeling in the New Era of Enzyme Engineering
author:
Zhongyue, Yang, Christopher, Jurich, Qianzhen, Shao, Xinchun, Ran
date:
2024-09-10
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-0z1gn?rft_dat=source%3Ddrss
In Silico Screening of P,N-Ligands Facilitates Optimization of Au(III)-Mediated S-Arylation
1. 与えられた論文の目的:
この研究は、金属を介したシステインS-アリル化という生体共役技術の開発を目的としています。この技術は、高い化学選択性、迅速な反応速度、水溶性の条件下でも行える点が特徴です。特に、Au(III)酸化添加複合体の立体的な特性とアリール基を変更することによって、二分子調整の動力学を調節し、反応速度を向上させることに焦点を当てています。
2. 使用されたデータや情報:
この研究では、密度汎関数理論（DFT）計算を利用して、P,N-配位したAu(III)酸化添加複合体の立体的特性およびS-アリル化反応の熱力学を調査しました。また、新しいAu(III)酸化添加複合体13種類のスクリーニングを加速するためにこの計算データを用いています。さらに、実験的に3つの立体的にアクセス可能で合成可能なP,N-配位子を合成し、Au(I)およびAu(III)複合体に組み込み、その反応速度を実験的に決定しました。
3. 新規性および解決された問題:
この研究の新規性は、Au(III)システムの調整化学の挙動に関する新しい基本的な洞察を提供する点にあります。具体的には、DFT計算による包括的な機構的洞察から、二分子調整速度定数が最大20,200 M^−1s^−1に達する新しい試薬の開発に成功しました。さらに、これらの試薬のS-アリル化試薬としての効果を実験的に特徴づけ、最速の試薬に対して選択性決定ステップの変更を提案し、還元除去動力学のプロファイリングによってこれを確認しました。
4. 未解決の問題:
今後の課題としては、さらに多様な立体的な特性を持つ配位子や金属複合体の開発が挙げられます。これにより、さらに幅広い化学的環境下でのS-アリル化反応の効率と選択性を高めることが期待されます。また、この技術の他の金属系への適用可能性や、生物学的なシステムでの応用に向けた詳細な研究も必要です。
title:
In Silico Screening of P,N-Ligands Facilitates Optimization of Au(III)-Mediated S-Arylation
author:
Joseph, Treacy, James, Tilden, Elaine, Chao, Zihuan, Fu, Alexander, Spokoyny, Kendall, Houk, Heather, Maynard
date:
2024-09-10
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-x1824?rft_dat=source%3Ddrss
Mechanistic and thermodynamic characterization of dynamic topology in an unassembled transmembrane protein
1. 与えられた論文の目的:
この研究の目的は、多重膜貫通タンパク質の位相（タンパク質が膜に対してどのように配向しているか）がタンパク質合成中の共役膜統合プロセスを通じて確立されるという従来の信念に矛盾するEmrEという二重位相タンパク質の挙動を調査することです。具体的には、EmrEのN末端膜貫通ヘリックスが生理的に関連する時間スケールで膜内外にフリップ（反転）するプロセスの熱力学を調査し、そのメカニズムを解明することを目的としています。
2. 使用されたデータや情報:
この研究では、原子レベルの分子動力学シミュレーションと強化サンプリングを使用しています。これにより、EmrEのN末端膜貫通ヘリックスのフリッピングを促進するメカニズムを明らかにし、ヘリックス中心の荷電した膜露出グルタミン酸残基（E14）が脂質二重層構造へのフリッピング誘起摂動を減少させることでエネルギーバリアを下げることが示されています。また、ヘリックス間の水素結合パターンの分析からは、二量体化に伴うEmrEモノマー間の相互作用が構造と位相の安定化に寄与し、フリッピングを阻害することが示されています。
3. 新規性や解決できた問題:
この研究の新規性は、タンパク質が合成後にも位相が変更され得るという点を示し、特にEmrEのような二重位相タンパク質ではN末端膜貫通ヘリックスがダイナミックにフリップすることを明らかにしました。また、膜露出荷電残基が膜タンパク質の位相安定性を調節する重要な役割を果たすことを示すことで、膜タンパク質の構造と機能に関する理解を深めることができました。
4. 未解決問題:
未解決の問題としては、フリッピングを促進または阻害するその他の膜タンパク質のシーケンス特徴や、他のタイプのタンパク質でのフリッピング現象の普遍性についての理解が挙げられます。また、フリッピングに関与する分子メカニズムの詳細な解明も必要です。これらの問題に対処することで、膜タンパク質の構造と機能のさらなる理解が進むでしょう。
title:
Mechanistic and thermodynamic characterization of dynamic topology in an unassembled transmembrane protein
author:
Reid, Van Lehn, ByungUk, Park
date:
2024-09-10
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-bpgtt?rft_dat=source%3Ddrss
Molecular Association and Reactivity of the Pyridine Dimer Cation
1. 目的:
この研究は、真空紫外線近傍光イオン化によって形成されるピリジン二量体カチオンのC-Nヘミ結合構造を特定し、そのダイナミクスと反応性を調査することを目的としています。具体的には、ボルン・オッペンハイマー分子動力学（BOMD）シミュレーションを用いて、カチオン状態でのプロトン移動や新たな結合形成の可能性を探求しています。
2. 使用データ・情報:
この研究では、BOMDシミュレーションを用いて、ニュートラル基底状態の反平行π積み重ねピリジン二量体がカチオン状態で非共有結合的なC-H∙∙∙N水素結合構造へと変化する過程を調査しています。また、カチオン状態でのC-N結合およびN-N結合付加体の形成、さらにはメタ安定なC-H∙∙∙H-C結合カチオンの観察とそのN-N結合付加体への再配置も研究しています。
3. 新規性・解決した問題:
この研究の新規性は、ピリジン二量体カチオンの形成とそのダイナミクスを詳細に調査し、特にカチオン状態でのプロトン移動や新たな結合形成のメカニズムを明らかにした点にあります。また、カチオン状態でのピリジン分子のローミングダイナミクスがこれらの現象にどのように寄与するかを示しました。ただし、実験観察とは異なり、C-N結合付加体でのプロトンのα位置への移動は、約2 eVの高い障壁により観察されなかった。
4. 未解決問題:
将来的には、C-N結合付加体でのプロトンのα位置への移動が観察されなかった原因とその克服方法を解明する必要があります。また、カチオン状態での他の可能な構造変化や反応経路の探求も重要です。これにより、ピリジン二量体カチオンの化学的性質と反応性のより深い理解が期待されます。
title:
Molecular Association and Reactivity of the Pyridine Dimer Cation
author:
G Naresh, Patwari, Amol, Tagad
date:
2024-09-09
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-f5kkq-v2?rft_dat=source%3Ddrss
PathInHydro, a set of machine learning models to identify unbinding pathways of gas molecules in [NiFe] hydrogenases
1. 目的:
この論文の主な目的は、分子動力学（MD）シミュレーションの自動データ解析のための強力なツールとして機械学習（ML）モデルを活用することです。具体的には、[NiFe]ヒドロゲナーゼからのガス分子の解離における非結合経路を自動的に割り当てるための監視されたMLモデルのセット「PathInHydro」を構築し、これを用いてプロテイン-リガンドの非結合経路の同定とその機構の理解を目指しています。
2. 使用データ・情報:
この研究では、Desulfovibrio fructosovoransの[NiFe]ヒドロゲナーゼからCOが解離する軌道データをトレーニングセットとして使用しました。さらに、異なるガス分子や異なる[NiFe]ヒドロゲナーゼを含む複数のテストセットでPathInHydroの性能を評価しました。
3. 新規性と解決した問題:
この研究の新規性は、[NiFe]ヒドロゲナーゼからのリガンド解離のMDシミュレーションデータ分析を自動化するためのMLモデル「PathInHydro」の開発にあります。これにより、時間を要する手動の解析や視覚的検査を省略でき、効率的にデータ解析を行うことが可能になりました。また、異なるガス分子や変異を持つ酵素に対してもその軌道分析が可能であることを示し、[NiFe]ヒドロゲナーゼの研究における新たな道具としての可能性を開きました。
4. 未解決問題:
将来的には、さらに多様なガス分子や異なる種類の酵素に対する解析の拡張、また、MLモデルの精度向上や適用範囲の拡大が必要です。特に、オキシゲンや二酸化炭素などの特定のガス分子に対する感受性を持つ酵素の安定性を向上させるための研究が求められています。
title:
PathInHydro, a set of machine learning models to identify unbinding pathways of gas molecules in [NiFe] hydrogenases
author:
Farzin, Sohraby, Jing-Yao, Guo, Ariane, Nunes-Alves
date:
2024-09-09
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-6fb7g?rft_dat=source%3Ddrss
On the Origin of Superior Hydrogen Evolution Activity on Composite Ni/Ni3S2 Catalysts: A First Principles Investigation
1. 目的:
この研究は、ニッケルベースの複合触媒が純粋なニッケルよりもアルカリ水素発生反応（HER）活性が高い理由を説明することを目的としています。特に、Ni/Ni-3S2複合体に焦点を当て、その挙動を解析しています。
2. 使用されたデータや情報:
この研究では、シミュレーテッドアニーリングを用いて生成されたNi/Ni3S2異種構造のS拡散、GCDFT計算、メタダイナミクスを使用した動的計算、および偏見のないAIMDによるNiとPt界面のキャラクタリゼーションといった複数の計算手法が使用されました。これにより、静的および動的バリアの評価、およびOHおよびS修飾Ni表面のVolmerバリアの比較が行われました。
3. 新規性と解決した問題:
この研究の新規性は、Ni/Ni-3S2複合触媒の活性向上の原因を、Sの吸着によるOH結合の阻害とそれに伴う界面溶媒環境の改善に関連付ける点にあります。また、低温での水素結合の一貫性が高いことが、Niのバリアを著しく低下させる要因であることを明らかにしました。これにより、界面ダイナミクスが電気化学反応バリアに及ぼす影響の理解が深まりました。
4. 未解決問題:
今後の課題としては、他のニッケルベース複合触媒における類似の現象の検証、さらに異なる操作条件下での界面ダイナミクスの影響の詳細な解析、およびこの知見を応用した新たな触媒設計の開発が挙げられます。これにより、より効率的で持続可能なエネルギー変換技術への貢献が期待されます。
title:
On the Origin of Superior Hydrogen Evolution Activity on Composite Ni/Ni3S2 Catalysts: A First Principles Investigation
author:
Dipam Manish, Patel, Gyeong, Hwang
date:
2024-09-09
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-rhf99?rft_dat=source%3Ddrss
Modeling Carbon Basicity
1. 与えられた論文の目的:
この研究は、特定の芳香族環におけるプロトン化可能な炭素の水溶液中でのイオン化定数（pKa）を予測するモデルを提案することを目的としています。具体的には、芳香族環内で最も塩基性の高い炭素を識別し、その微視的なpKa値を計算する二つの予測モデルの開発と結果について述べています。
2. 使用されたデータや情報:
この研究では、芳香族環のプロトン化可能な炭素のイオン化定数を予測するためのモデルを開発するにあたり、すべてのイオン化可能なグループを考慮に入れたグローバルなS+pKaモデルを組み込んでいます。具体的なデータや情報の詳細は論文からは読み取れませんが、おそらく実験データや既存の化学知識が用いられていると考えられます。
3. 新規性や解決できた問題:
この研究の新規性は、プロトン化可能な炭素のイオン化定数を予測するための具体的なモデルを提案している点にあります。これにより、医薬化学ではあまり認識されていなかった水溶液中での炭素原子の安定した塩基としての振る舞いを定量的に評価することができるようになりました。これは、炭素がプロトンを受け入れる反応が70年以上前から一般的な化学者には知られていたにも関わらず、新しい洞察を提供するものです。
4. 未解決問題:
将来的には、このモデルをさらに精緻化し、さまざまな化合物や条件下での予測精度を向上させる必要があります。また、モデルの応用範囲を広げ、他の種類の化合物や異なる環境条件下での挙動も予測できるようにすることが挑戦として残されています。さらに、実験データとの比較を通じて、モデルの妥当性を検証し、必要に応じて改良を加えることも重要です。
title:
Modeling Carbon Basicity
author:
Robert, Fraczkiewicz, Marvin, Waldman
date:
2024-09-09
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-0hnnl?rft_dat=source%3Ddrss
Development of receptor desolvation scoring and covalent sampling in DOCK 6: methods evaluated on a RAS test set
1. 与えられた論文の目的:
この研究の主な目的は、RASタンパク質を標的とした薬剤発見努力において、分子ドッキング手法を評価し、改善することです。特に、溶媒効果と共有結合性小分子結合を考慮に入れたドッキング手法の有効性を検証しています。
2. 使用されたデータや情報:
この研究では、138個のRASタンパク質構造と、リガンドと複合したKRAS DNAの2構造からなるRASテストセットを使用しました。また、DOCK 6プログラムに実装された受容体脱水スコアリング機能と共有結合ドッキングアルゴリズムを用いて、ポーズ再現、クロスドッキング、エンリッチメント計算を行いました。
3. 新規性や解決できた問題:
この研究の新規性は、GISTや3D-RISMといった溶媒法を用いて受容体脱水スコアリンググリッドを生成し、これによって受容体の脱水を考慮したドッキング評価が可能になった点です。GISTを使用した場合、51%のシステムでエンリッチメントが改善され、3D-RISMを使用した場合は44%のシステムで改善されました。また、共有結合ドッキングアルゴリズムの有効性も検証され、共有結合リガンドを含む70のKRASシステムにおいて、共有結合と非共有結合ドッキングの間でポーズ再現成功率が類似していることが確認されました。
4. 未解決問題:
受容体脱水の考慮による改善は小さいものの有意であるため、さらに精度を向上させる方法を探求することが今後の課題です。また、共有結合ドッキングの成功率においては、実験的リガンド構造を用いた場合とSMILES生成構造を用いた場合で異なる結果が得られたため、リガンド構造の最適化やアルゴリズムの改善も重要な課題となります。
title:
Development of receptor desolvation scoring and covalent sampling in DOCK 6: methods evaluated on a RAS test set
author:
Trent E, Balius, Y. Stanley , Tan, Mayukh, Chakrabarti, Reed M, Stein, Lauren E, Prentis, Robert C, Rizzo, Tom , Kurtzman, Marcus, Fischer
date:
2024-09-09
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-5xv8x?rft_dat=source%3Ddrss
Capturing Dichotomic Solvent Behavior in Solute--Solvent Reactions with Neural Network Potentials
1. 与えられた論文は、何を目的としていますか？:
与えられた論文の目的は、凝縮相系における化学反応性のシミュレーションの課題に取り組むことです。特に、ハイブリッド密度汎関数理論レベルでの溶液中のエネルギー障壁を探索するために、ニューラルネットワークポテンシャル（NNP）を効率的に訓練するためのワークフローを導入しています。
2. 与えられた論文では、どのようなデータや情報を用いましたか？:
この研究では、PBE0-D3(BJ)レベルでの訓練に関連する計算負担を回避するために、アクティブラーニングおよびトランスファーラーニング技術を使用しました。さらに、遷移状態領域の広範なサンプリングを加速するために、複数のタイムステップ統合を使用したウェルテンパードメタダイナミクスシミュレーションを利用しています。
3. 与えられた論文の新規性や、解決できた問題は何ですか？:
この研究の新規性は、ニューラルネットワークポテンシャルを用いて、溶媒中の複雑な反応や遷移状態を効率的にシミュレートする方法を提案している点にあります。特に、メタノールでは観測されるが2,2,2-トリフルオロエタノール（TFE）では観測されないN-エノキシフタリミドの環開裂反応のような、溶媒の参加が直接的な遷移状態を含む反応の詳細な自由エネルギー面と相対的なエネルギー障壁を提供しています。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
将来的な課題としては、さらに異なる溶媒や複雑な反応系でのニューラルネットワークポテンシャルの適用と最適化が挙げられます。また、溶媒の電子効果や構造的なエントロピー寄与のより詳細な解析も必要とされています。これにより、溶媒と溶質の相互作用の全体的な複雑さをより深く理解することができるでしょう。
title:
Capturing Dichotomic Solvent Behavior in Solute--Solvent Reactions with Neural Network Potentials
author:
Matthew, Wodrich, Frederic, Célerse, Veronika, Juraskova, Shubhajit, Das, Clemence, Corminboeuf
date:
2024-09-09
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-27mtm?rft_dat=source%3Ddrss
A bench-stable fluorophosphine nickel(0) complex and its catalytic application
1. 目的:
本研究の主な目的は、空気や水に高い安定性を持つニッケル(0)複合体[Ni(PFPh2)4]を開発し、その触媒としての高い活性を示すことです。特に、Suzuki-Miyauraカップリング反応における触媒としての活用を目指しています。
2. 使用したデータや情報:
この研究では、Ni(MeCN)42とPh2P(=O)–PPh2を用いた一鍋反応から[Ni(PFPh2)4]を合成し、Ni(II)からNi(0)への還元と同時にフルオリネーションが行われる独自の反応メカニズムを利用しました。また、1,1'-ビス(ジフェニルホスフィノ)フェロセン(dppf)と組み合わせて、光誘起活性化によるSuzuki-Miyauraカップリング反応の触媒活性を評価しました。
3. 新規性および解決した問題:
本研究の新規性は、フルオロホスフィンをリガンドとして含む空気中でも安定なニッケル(0)複合体の開発にあります。フルオロホスフィンは通常、溶液中で不均化しやすいため、これまであまり研究されていなかったリガンドクラスです。この複合体は、従来のニッケル(0)源である[Ni(COD)2]よりも優れた触媒活性を示し、Suzuki-Miyauraカップリング反応における高い反応性と安定性を実現しました。
4. 未解決の問題:
今後の課題としては、さらなる触媒活性の向上や、他の種類の有機合成反応への応用可能性の拡大が挙げられます。また、複合体の合成プロセスの最適化や、より広範な反応条件下での安定性の評価も重要です。
title:
A bench-stable fluorophosphine nickel(0) complex and its catalytic application
author:
Schirin, Hanf, Franziska, Flecken, Arjun, Neyyathala, Toni, Grell
date:
2024-09-09
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-vtmqd?rft_dat=source%3Ddrss
Unsupervised machine learning-based image recognition of raw IR spectra: Toward chemist-like chemical structural classification
1. 与えられた論文の目的:
この研究の目的は、人工知能を活用して赤外線（IR）スペクトル画像に基づいて化学化合物を分類することです。これにより、以前の化学的知識に依存せずに、化合物を効果的に分類する方法を提案しています。
2. 使用されたデータや情報:
この研究では、有機化合物のスペクトルデータベースから抽出されたIRスペクトル画像を用いました。これらの画像は194300次元のベクトルデータに変換され、227種類の化合物に対して階層的クラスタリングが行われました。
3. 新規性と解決された問題:
この研究の新規性は、教師なし機械学習を使用してIRスペクトル画像から化学化合物を分類する点にあります。従来の手法とは異なり、化学的知識に依存せずに化合物を分類することが可能であり、スペクトルの微妙な違いや透明度の低い領域でも化合物を区別する可能性を示しました。また、分子の類似性を評価するためにタニモト係数が使用され、有用な洞察を提供しました。
4. 未解決の問題:
一部の結果が化学者の直感と異なることが指摘されており、機械学習が提供する分類が常に化学者の直感と一致するわけではないため、このギャップを埋める方法を見つけることが今後の課題です。また、スペクトルの微妙な違いや透明度の低い領域での識別の精度を高めることも重要な課題とされています。
title:
Unsupervised machine learning-based image recognition of raw IR spectra: Toward chemist-like chemical structural classification
author:
Takefumi, Yoshida, Kentarou, Fuku
date:
2024-09-09
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-p6d7s-v4?rft_dat=source%3Ddrss
Ideation and Evaluation of Novel Multicomponent Reactions via Mechanistic Network Analysis and Automation
1. 与えられた論文は、何を目的としていますか？:
この論文の目的は、新しい化学反応の発見、発明、または最適化を行うための方法を提案することです。具体的には、化学反応のメカニズムを理解し、それを自動化された化学情報学のワークフローに組み込むことで、システマティックな反応発明へのアプローチを提供することを目指しています。
2. 与えられた論文では、どのようなデータや情報を用いましたか？:
この研究では、専門家がエンコードした数百の基本反応テンプレートを使用して、高度に接続されたメカニスティックネットワークを構築しました。このネットワークを利用して、与えられた入力基質と試薬に対する反応経路を列挙することができます。
3. 与えられた論文の新規性や、解決できた問題は何ですか？:
この研究の新規性は、自動化された化学情報学のワークフローを用いて、新しい多成分反応を発明し、その予測能力を実証したことにあります。また、提案された新しい三成分変換は、ロボットを用いた平行反応プレートで実験的に検証され、広範な反応条件下での有効性が確認されました。これにより、新しい化学反応の迅速なスクリーニングと検証が可能となりました。
4. 将来取り組むべき未解決問題として、何が残されていますか？:
今後の課題としては、更に多くの基質や試薬に対してネットワークを拡張し、より広範な化学空間を探索することが挙げられます。また、反応の動力学をより詳細に解析し、反応の効率や選択性を向上させるための研究が必要です。さらに、このワークフローを他の化学反応にも適用し、その汎用性を評価することも重要です。
title:
Ideation and Evaluation of Novel Multicomponent Reactions via Mechanistic Network Analysis and Automation
author:
Babak, Mahjour, Juncheng, Lu, Jenna, Fromer, Nicholas, Casetti, Connor, Coley
date:
2024-09-09
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-qfjh9-v3?rft_dat=source%3Ddrss
Organozinc reagents in solution: insights from ab initio molecular dynamics and X-ray absorption spectroscopy
1. 与えられた論文の目的:
この研究は、溶液中のオルガノ亜鉛試薬の構造と反応性の関係についての理解を深めることを目的としています。特に、溶液中でのオルガノ亜鉛試薬の構造に関する情報が不足しているため、計算手法とX線吸収分光法を組み合わせてこれらの試薬の構造を調査することに焦点を当てています。
2. 使用されたデータや情報:
この研究では、ZnCl2、ZnMeCl、およびZnMe2の溶媒和状態を調査するために、アブイニシオ分子動力学（メタダイナミクスおよびブルームーンサンプリング）を用いて、明示的な溶媒ケージ内でのシミュレーションを行いました。さらに、溶液中のZnMe2の構造について以前から議論されていた問題を解明するために、近辺X線吸収分光法（XANES）を用いて、時間依存密度汎関数理論（TD-DFT）計算により解釈しました。
3. 研究の新規性や解決した問題:
この研究の新規性は、溶液中のオルガノ亜鉛試薬の構造について、計算手法と実験手法を統合することで詳細な情報を提供した点にあります。特に、THF溶液中のZnMe2の構造に関する以前からの議論に対して、様々な溶媒和状態が存在することを示し、その構造を明らかにしました。
4. 未解決の問題:
今後の課題としては、他の溶媒システムや異なるオルガノ亜鉛試薬についての研究が必要です。また、溶媒和状態が反応性や選択性にどのように影響を与えるかの詳細な機構解析も重要です。これにより、より広範な化学合成におけるオルガノ亜鉛試薬の応用が可能になるでしょう。
title:
Organozinc reagents in solution: insights from ab initio molecular dynamics and X-ray absorption spectroscopy
author:
Marie-Eve L., PERRIN, Pierre-Adrien, PAYARD, Michele, CASCELLA, Jordan, RIO, Quentin, PESSEMESSE
date:
2024-09-09
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-0xd0x-v2?rft_dat=source%3Ddrss
Design and Crystallographic Screening of a Highly Sociable and Diverse Fragment Library Towards Novel Antituberculotic Drugs
1. 目的:
この論文では、フラグメントからリード化合物への展開を迅速かつ包括的に行うことを目的としています。具体的には、合成方法論の開発に時間を費やすことなく、新規なヒット化合物やリード化合物を素早く連続して導出することを目指しています。
2. 使用されたデータや情報:
論文においては、EnamineのREAL Spaceから、各フラグメントに対して数百から数千に及ぶフォローアップ化合物が利用可能であること、さらには、ライブラリメンバーごとに数万に及ぶより大きく複雑なリードライク分子がアクセス可能であることが示されています。これにより、興味のあるフラグメント周辺の化学空間を迅速に探索できるとされています。
3. 新規性と解決した問題:
この研究の新規性は、全ての成長ベクトルで修正されたフォローアップ化合物が利用可能な、高度に多様で完全に社交的な96メンバーのフラグメントライブラリの開発にあります。これにより、合成方法論の開発に時間を費やすことなく、迅速に新規化合物を導出することが可能となり、フラグメントからリードへのキャンペーンが阻害される一般的な落とし穴を解決しています。
4. 未解決の問題:
将来的には、このフラグメントライブラリを用いた結果として得られるヒット化合物から、どのようにして効果的な抗結核剤を開発できるかという点が未解決の問題として残されています。また、他の疾患ターゲットに対しても同様のアプローチが有効かどうかの検証が必要です。
title:
Design and Crystallographic Screening of a Highly Sociable and Diverse Fragment Library Towards Novel Antituberculotic Drugs
author:
Oliver, Koch, Philipp, Janssen, Fabrice, Becker, Friederike T., Füsser, Nataliya, Tolmachova, Tetiana, Matviiuk, Ivan, Kondratov, Manfred, Weiss, Daniel, Kümmel
date:
2024-09-09
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-rpst3-v2?rft_dat=source%3Ddrss
Modeling Ligand Binding Site Water Networks with Site-Identification by Ligand Competitive Saturation: Impact on Ligand Binding Orientations and Relative Binding Affinities
1. 目的:
この研究の主な目的は、タンパク質とリガンドの相互作用において水分子の位置とその影響を特定することで、リガンドの結合方向と親和性を予測することです。これにより、コンピュータ支援薬剤設計における水分子のネットワークとその寄与を明らかにし、リガンドの結合方向や親和性への理解を深めることを目指しています。
2. 使用データ・情報:
この研究では、SILCS（Site Identification by Ligand Competitive Saturation）という手法をモンテカルロ法に拡張し、SILCS-WATERというアプローチを用いています。このアプローチでは、リガンドと明示的な水分子を結合部位でサンプリングし、リガンドの結合と方向に寄与する水分子のサブセットを選択するために、エネルギーと距離のカットオフを指定しています。
3. 新規性と解決した問題:
SILCS-WATER手法は、重要な水分子を捉え、リガンドの結合方向を改善する能力を示しています。特に、標準的なSILCS-MCに比べて、複数リガンドタンパク質システムの6つ中3つで結合親和性予測が大幅に改善されました。また、結晶学的なリガンド結合方向の再現性が向上することが、SILCS-WATERが結合親和性の相関を改善する指標となることが示されました。このアプローチは、タンパク質に対して不利な位置にあるリガンドと相互作用する水分子を特定し、リガンドの修正を通じて結合親和性を向上させる可能性を示しています。
4. 未解決問題:
この研究では、水分子とリガンドのサンプリングや相互作用エネルギーの評価に基づいていますが、さらなる精度向上のためには、より多くのタンパク質システムや異なる条件下での検証が必要です。また、水分子の動的な挙動やその他の環境要因が結合親和性に与える影響をより詳細に理解するための研究が今後の課題として挙げられます。
title:
Modeling Ligand Binding Site Water Networks with Site-Identification by Ligand Competitive Saturation: Impact on Ligand Binding Orientations and Relative Binding Affinities
author:
Anmol, Kumar, Himanshu , Goel, Wenbo, Yu, Mingtian, Zhao, Alexander D. , MacKerell
date:
2024-09-09
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-sqhw9-v2?rft_dat=source%3Ddrss
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