Recent ChemRxiv on Theoretical and Computational Chemistry: September 30, 2024
Stereoactive Electron Lone Pairs Facilitate Fluoride Ion Diffusion in Tetragonal-BaSnF4
1. 与えられた論文の目的:
この研究の主な目的は、フッ化物イオン電池の性能を向上させるために、BaSnF4 の四方晶構造におけるSn-LP-Sn層がフッ化物イオンの拡散エネルギーランドスケープをどのように低減するかを調査することです。また、機械学習に基づく分子動力学シミュレーションを用いて、密度汎関数理論データに基づいた相互作用ポテンシャルを訓練し、イオンの拡散とLP（孤立電子対）の関連性を定量的に理解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、密度汎関数理論（DFT）データに基づいて訓練された相互作用ポテンシャルを使用しています。このポテンシャルは、機械学習に基づく分子動力学シミュレーションで使用され、BaSnF4 の四方晶構造の中でフッ化物イオンの動きやSn-LP-Sn層の影響を調査するのに役立ちました。
3. 新規性および解決された問題:
この研究の新規性は、機械学習に基づく分子動力学を用いて、フッ化物イオン伝導メカニズムにおける孤立電子対の関与を定量的に理解することにあります。特に、Sn-LP-Sn層がフッ化物イオンのジャンプを促進し、それがBa-Sn層に空孔を形成させる頻度がBa-F-Ba層よりもはるかに高いことを明らかにしました。さらに、LP層の存在がSnイオンの柔軟性を高め、二次元拡散を数桁向上させることを示しました。
4. 未解決の問題:
孤立電子対のステレオケミカルアクティビティがどのようにフッ化物イオンのジャンプを調整するかの詳細なメカニズムはまだ完全には理解されていません。また、この研究では一つの特定の材料構造に焦点を当てていますが、他の構造や他のイオン種に対する孤立電子対の影響を調査する必要があります。これらの問題の解決が、より効率的なフッ化物イオン電池の設計に寄与するでしょう。
title:
Stereoactive Electron Lone Pairs Facilitate Fluoride Ion Diffusion in Tetragonal-BaSnF4
author:
Mathieu, Salanne, Xiliang, Lian, Damien, Dambournet
date:
2024-09-27
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-28mwt?rft_dat=source%3Ddrss
Tensor Train Optimization for Conformational Sampling of Organic Molecules
1. 与えられた論文の目的:
与えられた論文では、大きな有機分子の立体配座空間を効率的に探索する新しいアプローチを提案しています。具体的には、組み合わせ爆発によって従来の力技的な探索が不可能な場合に、テンソルトレインを用いた次元削減アルゴリズムを活用し、指数関数的なスケーリングを多項式に効果的に削減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、高次元のジヒドロ角グリッドにおける全体的なエネルギー最小化タスクとして立体配座探索を表現し、高次元のトーション空間をテンソルトレイン表現で次元削減を行いました。また、薬剤様分子の多様なサンプルに対して、最先端のメタダイナミクスベースのコンフォーマー・ロタメール・アンサンブル・サンプリングツール（CREST）と直接比較して性能を評価しています。
3. 新規性や解決された問題:
この研究の新規性は、テンソルトレインを用いた次元削減技術を採用することにより、従来のメタダイナミクス手法ではアクセス困難だった大きな分子に対しても処理可能となった点です。また、計算の高速化を実現しながら、比較可能な精度を維持している点も重要な進歩と言えます。このアプローチにより、指数関数的なスケーリングを多項式に削減することができ、大規模な分子の立体配座サンプリングが現実的な時間内に行えるようになりました。
4. 未解決の問題:
今後の課題としては、さらに大きな分子や、より複雑な化学的環境下での立体配座探索の精度と効率を向上させることが挙げられます。また、テンソルトレインアプローチの一般化や、他の種類の分子構造への適用可能性の拡大も重要な研究テーマです。
title:
Tensor Train Optimization for Conformational Sampling of Organic Molecules
author:
Christoph, Bannwarth, Christopher, Zurek, Ruslan A., Mallaev, Alexander, Paul, Philipp, Pracht, Roman, Ellerbrock, Nils, van Staalduinen
date:
2024-09-27
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-jjns1?rft_dat=source%3Ddrss
Resolving the Coverage Dependence of Surface Reaction Kinetics with Machine Learning and Automated Quantum Chemistry Workflows
1. 与えられた論文の目的:
この研究の目的は、触媒システムのためのミクロ運動学モデルにおいて、表面上の共吸着種の存在によって変動する熱力学および動力学パラメーターを推定するための機械学習モデルを生成し適用する枠組みを提供することです。具体的には、共吸着配置の自動計算と評価を可能にし、反応のカバレッジ依存パラメーターを予測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、Cu111という難易度の高い表面上での9つの反応に関して、2000個の共吸着吸着体と遷移状態（TS）をサンプリングしました。これらのデータセットを用いて、構成の安定性と結合エネルギーを予測するためのサブグラフ同型決定木（SIDT）を訓練しました。
3. 新規性および解決された問題:
この研究の新規性は、共吸着配置のカバレッジ依存性のパラメーターを予測するための機械学習モデルを用いる点にあります。特に、サブグラフ同型決定木を用いることで、吸着体と遷移状態の安定性や結合エネルギー、反応エネルギーおよび活性化障壁の予測において、平均絶対誤差（MAE）を低減することができました。これにより、触媒表面上の複雑な共吸着系の理解と予測が向上しました。
4. 未解決の問題:
今後の課題としては、より多様な触媒表面や反応条件下での適用性を拡大すること、また、機械学習モデルの精度と汎用性をさらに向上させるための方法の開発が挙げられます。具体的には、異なる種類の吸着体やより複雑な共吸着配置に対するモデルの適用性を検証し、予測精度をさらに高めるための研究が必要です。
title:
Resolving the Coverage Dependence of Surface Reaction Kinetics with Machine Learning and Automated Quantum Chemistry Workflows
author:
Matthew S., Johnson, David H., Bross, Judit, Zador
date:
2024-09-27
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-36w9w?rft_dat=source%3Ddrss
Carbon-Centered Reactivity in Carbodiphosphorane-Based Ligands Allowing for Redox-Non-Innocent Ligand-Ligand Cooperative- and Catalytic Dual Bond-Activation
1. 目的:
本研究の主な目的は、カルボジホスホランベース（CDP）のピンサータイプロジウム錯体を利用して、ジクロリドの2つのC–Cl結合を連続したSN2型酸化付加により切断し、安定化されたカルベン断片を形成することです。さらに、適切な還元剤の存在下で、このカルベン断片をオレフィンや脱ハロゲン化製品に変換する触媒反応を開発することも目的としています。
2. 使用データや情報:
この研究では、CDPベースのロジウム錯体の強い求核性と酸化還元の非無実性を利用し、これによってカーボン中心の反応性パターンが生じることを示しています。また、クロロフルオロカーボン（CFC）をフルオロメタンやメタンに変換する方法としても応用可能であることを示しています。
3. 新規性と解決した問題:
本研究の新規性は、CDPベースのピンサータイプロジウム錯体を用いて、未曾有のカーボン中心の反応性を示す点にあります。具体的には、ジクロリドのC–Cl結合を連続したSN2型酸化付加で切断し、新たなカルベン断片を形成するという点です。さらに、このカルベン断片を触媒的にオレフィンや脱ハロゲン化製品に変換する方法を開発しました。これにより、CFCのような環境に悪影響を及ぼす化合物の無害化や有効利用の可能性が開かれました。
4. 未解決問題:
今後の課題としては、このカルベン断片のさらなる応用範囲の拡大や、反応の効率と選択性の向上が挙げられます。また、環境への影響を考慮した持続可能な触媒システムの開発も重要です。さらに、ロジウム以外の金属を用いた類似の反応システムの開発も求められています。
title:
Carbon-Centered Reactivity in Carbodiphosphorane-Based Ligands Allowing for Redox-Non-Innocent Ligand-Ligand Cooperative- and Catalytic Dual Bond-Activation
author:
Robert, Langer, Philipp, Schatz, Weiqin, Xu, Sebastian, Rynek, Leon, Maser, Niels , Heise, Olaf, Fuhr, Dieter, Fenske, Haleh , Hashemi Haeri, Dariush, Hinderberger, Matthias, Vogt
date:
2024-09-27
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-0h6rl?rft_dat=source%3Ddrss
PySIDT: Subgraph Isomorphic Decision Trees for Molecular Property Prediction
1. 与えられた論文は、何を目的としていますか？:
この論文の主な目的は、分子の性質予測において、従来の深層ニューラルネットワーク（DNN）が抱える問題点を解決する新しいアプローチを提案することです。具体的には、トレーニングデータの大量要求、解釈の難しさ、メモリの大量消費、化学的知識の統合の困難さという問題を克服するために、サブグラフ同型決定木（SIDT）を用いた新しいソフトウェア「PySIDT」を開発し、提供することが目的です。
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、分子のサブ構造に関連付けられたノードを持つグラフベースの決定木であるサブグラフ同型決定木（SIDT）を使用しています。分子の予測タスクにおいて、ターゲット分子構造を決定木を通じて降りていき、一致するサブグラフ同型サブ構造を持つノードに基づいて予測を行います。この手法では、分子のサブ構造が直接的に利用されています。
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？:
この研究の新規性は、サブグラフ同型決定木（SIDT）を用いることで、従来のDNNが抱える大量のトレーニングデータ要求、解釈の難しさ、メモリの大量消費、化学的知識の統合の困難といった問題を解決している点にあります。SIDTはデータセットのサイズが小さい場合でも効果的に機能し、分子のサブ構造としての可読性と視覚化の容易さを提供します。また、専門家の知識を容易に統合し、不確実性の推定や再トレーニングが容易であるという利点もあります。
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？:
この研究では、SIDTのアプローチが多くの分子予測タスクに有効であることが示されていますが、さらに広範な化学的問題に対する適用性や、さらに複雑な分子構造に対する予測精度の向上など、解決すべき課題が残されています。また、SIDTのアルゴリズムの最適化や計算効率の向上、より広範な化学データへの適応性の向上も重要な未解決問題です。
title:
PySIDT: Subgraph Isomorphic Decision Trees for Molecular Property Prediction
author:
Matthew S., Johnson, Hao-Wei, Pang, Anna C., Doner, William H., Green, Judit, Zador
date:
2024-09-27
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-vbh8g?rft_dat=source%3Ddrss
Physics-informed dual-objective optimization of high-entropy-alloy nanozymes by a robotic AI chemist
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、自然界の酵素であるホースラディッシュペルオキシダーゼの触媒効率を超える高エントロピー合金（HEAs）を設計または発見することです。これにより、人工的なナノジム（nanozymes）を自然の酵素の代替として利用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？:
この研究では、理論計算、機械学習、ベイズ最適化、そして大規模言語モデル（LLM）によるリアルタイムデータ分析を組み合わせたアプローチを用いています。これにより、複数の目的を同時に最適化する物理情報に基づく多目的最適化フレームワークを中心に展開しています。
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、物理的洞察に基づく補助知識モデルとLLMをループ内に組み込んだ協調意思決定をベイズ最適化に統合した点にあります。これにより、従来のランダムサンプリングや標準的なベイズ最適化を大幅に上回る成果を得ることができ、HEAsの化学的空間を効率的に探索し、文献に報告されている最も効果的な触媒を上回る酵素的特性を持つHEAsを特定することができました。
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？:
将来的には、この研究で開発されたHEAsの実際の生物学的または工業的応用における性能と安定性を評価する必要があります。また、さらに多くのHEAsの組成や構造を探索し、さらに高い効率や特定の反応に特化した触媒を開発するための研究が必要です。
title:
Physics-informed dual-objective optimization of high-entropy-alloy nanozymes by a robotic AI chemist
author:
Linjiang, Chen, Man, Luo, Zikai, Xie, Huirong, Li, Baicheng, Zhang, Jiaqi, Cao, Yan, Huang, Qing, Zhu, Jun, Jiang, Yi, Luo
date:
2024-09-27
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-mbk38?rft_dat=source%3Ddrss
Crash Testing Machine Learning Force Fields for Molecules, Materials, and Interfaces: Molecular Dynamics in the TEA Challenge 2023
1. 目的:
この研究は、TEA Challenge 2023の一環として、最新の機械学習力場（MLFF）の厳格な評価の第二部を提供しています。具体的には、MACE、SO3krates、sGDML、SOAP/GAP、FCHL19*といった機械学習モデルが、分子、分子-表面インターフェース、周期的な材料のモデリングにおける性能を深く分析し、比較することを目的としています。
2. 使用データ:
この研究では、分子動力学（MD）シミュレーションを用いて、異なるMLFFを同一条件下での観測値を比較しています。適用可能な場合には、密度汎関数理論（DFT）または実験結果を参照として使用し、機械学習モデルの性能を信頼性高く評価しています。DFTベンチマークが存在しない場合には、さまざまなMLFFアーキテクチャからの結果に基づいて比較分析を行っています。
3. 新規性と解決された問題:
この研究の新規性は、複数の最新MLFFを同一の基準で評価し、その性能を横断的に分析している点にあります。その結果、MLモデルの選択が以前ほど重要ではなくなっており、シミュレーション結果がMLFFのアーキテクチャに大きく依存しないことが明らかになりました。これにより、完全で信頼性の高い、代表的な訓練データセットの開発に焦点を当てるべきであるという点が強調されました。
4. 未解決の問題:
長距離の非共有結合相互作用は、全てのMLFFモデルにとって依然として挑戦であり、このような相互作用が顕著な物理システム、例えば分子-表面インターフェースのシミュレーションにおいて特別な注意が必要です。今後の研究では、これらの非共有結合相互作用を効果的にモデル化する方法を開発することが重要な課題とされています。
title:
Crash Testing Machine Learning Force Fields for Molecules, Materials, and Interfaces: Molecular Dynamics in the TEA Challenge 2023
author:
Mirela, Puleva, Igor, Poltavsky, Anton, Charkin-Gorbulin, Gregory, Cordeiro Fonseca, Ilyes, Batatia, Stefan, Chmiela, Mengnan, Cui, J. Thorben, Frank, Stefan, Heinen, Nicholas J., Browning, Bing, Huang, Silvan, Käser, Adil, Kabylda, Danish, Khan, Carolin, Müller, Alastair J. A., Price, Kai, Riedmiller, Kai, Töpfer, Tsz, Wai Ko, Markus, Meuwly, Matthias, Rupp, Gabor, Csanyi, O. Anatole, von Lilienfeld, Johannes T., Margraf, Klaus-Robert, Müller, Alexandre, Tkatchenko
date:
2024-09-27
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-jhm5l?rft_dat=source%3Ddrss
Crash Testing Machine Learning Force Fields for Molecules, Materials, and Interfaces: Model Analysis in the TEA Challenge 2023
1. 与えられた論文は、何を目的としていますか？:
この論文では、機械学習を用いた力場（MLFF）の性能を評価し、それらが分子動力学シミュレーションにおいてどの程度効果的に機能するかを検証することを目的としています。具体的には、TEA Challenge 2023というイベントで、様々なMLFFがどのように様々なアプリケーションで機能するかを厳密に評価し、それらの強みと弱点を浮き彫りに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？:
参加者は、提供されたデータセットを使用してモデルを訓練しました。これらのデータセットは、量子力学的なエネルギーや力に基づいており、MLFFの能力を評価するために使用されました。具体的には、潜在エネルギー面の再現、不完全な参照データの取り扱い、多成分系の管理、複雑な周期構造のモデリング能力が評価されました。
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、様々なMLFFの性能を体系的に評価し、それぞれのアーキテクチャの精度、安定性、効率を詳細に分析した点にあります。特に、MACE、SO3krates、sGDML、SOAP/GAP、FCHL19*といったMLFFアーキテクチャが、多様な分子動力学シミュレーションの環境下でどのように機能するかを明らかにしました。これにより、特定のアプリケーションに最適なMLFFを選択するための洞察が提供されました。
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？:
論文によると、異なるMLFFで得られた分子動力学結果の包括的な分析は、この論文の第二部で提示される予定です。これは、さらなる詳細な比較と、特定のMLFFが特定のシナリオでどのように機能するかの深い理解が必要であることを示唆しています。また、新しい化学的空間や複雑なシステムに対するMLFFの適応性や拡張性の向上も重要な未解決の課題として残っています。
title:
Crash Testing Machine Learning Force Fields for Molecules, Materials, and Interfaces: Model Analysis in the TEA Challenge 2023
author:
Mirela, Puleva, Igor, Poltavsky, Anton, Charkin-Gorbulin, Gregory, Cordeiro Fonseca, Ilyes, Batatia, Stefan, Chmiela, Mengnan, Cui, J. Thorben, Frank, Stefan, Heinen, Nicholas J., Browning, Bing, Huang, Silvan, Käser, Adil, Kabylda, Danish, Khan, Carolin, Müller, Alastair J. A., Price, Kai, Riedmiller, Kai, Töpfer, Tsz, Wai Ko, Markus, Meuwly, Matthias, Rupp, Gabor, Csanyi, O. Anatole, von Lilienfeld, Johannes T., Margraf, Klaus-Robert, Müller, Alexandre, Tkatchenko
date:
2024-09-27
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-ctdm3?rft_dat=source%3Ddrss
Intermediate Knowledge Enhanced the Performance of N-Amide Coupling Yield Prediction Model
1. 目的:
与えられた論文は、医薬化学において広く適用されるアミド結合反応の条件を推薦することに焦点を当てています。特に、機械学習を用いて適切な反応条件を見つける新しい効率的な方法を提案し、反応収率の正確な予測を実現することを目的としています。
2. 使用データ・情報:
この研究では、多様で代表的な基質セットを選択し、広範囲の基質構造と反応条件をカバーするためにバイアスのない機械ベースのサンプリングアプローチを使用しました。さらに、人的要因の影響を最小限に抑えるために、社内の高スループット実験(HTE)プラットフォームを使用して実験を行いました。
3. 新規性と解決した問題:
この研究の新規性は、中間知識を組み込んだ戦略を提案し、モデルの堅牢性を向上させた点にあります。また、ランダム分割、部分的な基質の新規性、完全な基質の新規性の3つの異なるレベルでモデルの性能を評価し、全基質の新規性テストデータセットでR2が0.89、MAEが6.1％、RMSEが8.0％という結果を達成しました。これにより、反応収率の正確な予測の実現可能性を示しました。
4. 未解決問題:
将来の取り組みとしては、モデルの一般化能力をさらに向上させることや、他の機械学習タスクに対するこのアプローチの適用可能性を拡大することが挙げられます。また、外部データセットを使用した一般化の評価をさらに進め、さまざまな反応条件下でのモデルの適用性を検証することも重要です。
title:
Intermediate Knowledge Enhanced the Performance of N-Amide Coupling Yield Prediction Model
author:
Kuangbiao, Liao, Qianghua, Lin, Hao, Deng, Yaxian, Kong, Zhunzhun, Yu, Chonghuan, Zhang, Chenxi, Yang
date:
2024-09-27
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-tzsnq-v2?rft_dat=source%3Ddrss
Mechanistic Insights into Nitrile and Alkyne Covalent Inhibitors of the SARS-CoV-2 Main Protease
1. 目的:
与えられた論文では、SARS-CoV-2の3CLプロテアーゼ（主要プロテアーゼ、Mpro、非構造タンパク質5（nsp5）とも呼ばれる）を効果的に抑制することを目的としています。特に、高い発熱反応を示す共有結合型阻害剤を用いて、このプロテアーゼを不可逆的かつ選択的に無効化することが研究の主眼です。
2. 使用したデータや情報:
この研究では、異なる反応性を持つ2つの共有結合型SARS-CoV-2阻害剤（ニトリル反応基を持つものと、それをアルキン基に置換したもの）の動態を調査しました。具体的には、速度決定的なプロトン移動核攻撃ステップに関与する主要な実現可能なメカニズムの自由エネルギー面を評価するために、アブイニシオおよび経験的価結合（EVB）シミュレーションを用いました。また、非常に発熱性の結合ステップを持つ共有結合型阻害剤の研究に特に重要な、IC50阻害の時間依存性を新たな動力学シミュレーションアプローチを用いて調査しました。
3. 新規性や解決できた問題:
この研究の新規性は、ニトリル基とアルキン基を持つ阻害剤の化学的障壁と反応エネルギーの違いを明らかにし、特にアルキン基を持つ阻害剤が非常に発熱的で不可逆的な反応を示すことを発見した点にあります。これにより、SARS-CoV-2の3CLプロテアーゼに対するより効果的な阻害剤の設計に寄与することができました。
4. 未解決問題:
将来的には、アルキン基を持つ阻害剤の具体的な結合機構や、体内での安定性、副作用などの生物学的特性の詳細な解析が必要です。また、さらに効果的で安全なSARS-CoV-2阻害剤の開発に向けて、他の潜在的な反応基の探索も重要です。
title:
Mechanistic Insights into Nitrile and Alkyne Covalent Inhibitors of the SARS-CoV-2 Main Protease
author:
Ashim, Nandi, Mojgan, Asadi, Aoxuan, Zhang, Zhen T. , Chu, Arieh, Warshel
date:
2024-09-27
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-c3vxj-v2?rft_dat=source%3Ddrss
Pairing a Global Optimization Algorithm with EXAFS to Accelerate Prediction of Lanthanide Structures in Solution
1. 目的:
与えられた論文では、ab initio分子動力学（AIMD）シミュレーションからサンプリングされた構造のアンサンブル平均サンプリングを使用して、実験スペクトルと密接に一致する理論的な拡張X線吸収微細構造（EXAFS）信号を予測することが目的です。特に、複数の非剛性幾何学と高い配位数を持つ水溶液中のランタノイドイオンの構造の特性評価を加速するために、NWPEsSe（Northwest Potential Energy Surface Search Engine）という適応学習型のグローバル最適化アルゴリズムを使用しています。
2. 使用データ・情報:
この研究では、Eu(NO3)3とterpyridineリガンド（terpyNO2）がアセトニトリルに溶解した系と、アセトニトリルに溶解したNd(NO3)3の二つのシステムをケーススタディとして検討しています。NWPEsSeによって識別された構造の理論スペクトルは、実験的なEXAFSスペクトルとAIMD由来のEXAFSスペクトルの両方と比較されました。
3. 新規性と解決した問題:
この研究の新規性は、NWPEsSeアルゴリズムを用いて効率的に第一殻構造をスクリーニングすることにあります。このアルゴリズムは、ポテンシャルエネルギー表面全体にわたって配位環境をサンプリングする能力を持っており、Eu(NO3)3(terpyNO2)およびNd(NO3)(アセトニトリル)3の適切な溶媒和構造を正確に識別しました。計算されたEXAFS信号は、Eu-リガンド複合体の実験スペクトルと密接に一致し、Nd塩についても良好な類似性を示しました。これにより、構造識別プロセスが1ヶ月から1週間以内に短縮されました。
4. 未解決問題:
将来的には、より動的な配位環境を持つ構造や、異なる溶媒やリガンドを含むさらに複雑なシステムに対して、NWPEsSeアルゴリズムの適用性と精度をさらに向上させる必要があります。また、実験データとの一致をさらに改善するための理論的アプローチの改良も重要な課題です。
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:
2024-09-27
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-lgkjh-v2?rft_dat=source%3Ddrss
Enhanced mineral carbonation on surface functionalized MgO derived from mine tailings
1. 目的:
この研究は、産業化と開発の要求が高まる中で、効率的かつ拡張可能な二酸化炭素捕集・貯蔵（CCS）技術の必要性を強調しています。具体的には、MgOのミネラルカーボネーションがCO2吸収の理論的な容量が大きいため、有望な解決策として提示されています。しかし、カーボネーションプロセスの遅い動態学が大きな課題となっており、このプロセス中に生じる構造的および化学的変化を深く理解することが、材料設計のために不可欠です。
2. 使用されたデータや情報:
この研究では、異なる鉱山の残渣から得られたMgOを用いて、そのカーボネーションプロセスを電子顕微鏡技術を使用して構造的および化学的に詳細に調査しました。また、密度汎関数理論（DFT）計算を用いて、極性溶剤処理後の表面機能化とCO2と処理されたMgO（100）表面との強い相互作用のメカニズムについて洞察を得ました。
3. 新規性と解決した問題:
この研究は、MgOのカーボネーションを促進するために極性溶剤を用いることでカーボネーションの度合いを著しく向上させることができることを示しました。これは、MgOの粒子サイズ依存性やSiベースの化合物を追加することでさらにカーボネーションが加速されることも観察されました。これらの発見は、MgOのカーボネーションを強化するための代替アプローチを示しており、大気中のCO2をより効果的に隔離するための潜在的な方法を提供しています。
4. 未解決問題:
この研究では、極性溶剤を用いた表面処理がMgOのカーボネーションに与える影響についての理解を深めましたが、さまざまな極性溶剤の種類や濃度がカーボネーションプロセスにどのように影響するかについてのさらなる研究が必要です。また、実際の産業スケールでの応用を考慮した時の経済性や実現可能性についても検討する必要があります。
title:
Enhanced mineral carbonation on surface functionalized MgO derived from mine tailings
author:
Rajeev Kumar, Rai, Rui, Serra-Maia, Yingjie, Shi, Peter, Psarras, Aleksandra, Vojvodic, Eric A., Stach
date:
2024-09-27
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-ghclf-v2?rft_dat=source%3Ddrss
Chalcophilic Interactions: Rhenium-Sulfido and -Dithiolato Corroles
1. 目的:
この研究の主な目的は、高温（約180°C）での自由基meso-triarylcorrolesとRe2(CO)10の相互作用に続いて、PCl3およびチオール（または元素硫黄）への露出を行い、67-76%の収率でレニウム-硫黄コロールを合成する方法を開発することです。また、反応時間を短縮し、温度を低くする（約130°C）こと、そしてジチオール（例えば、エタン-1,2-ジチオール）の使用により、レニウム-ジチオラートコロール（ReSコロールへの中間体と考えられる）も単離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、合成されたReSコロールの熱安定性を評価し、その電気化学的性質を循環伏安法により調査しました。得られたレドックス電位は、類似のReOコロールとほぼ同一であることが確認されました。また、複合体のHOMO-LUMOギャップは2.2 eVであり、配位子中心の酸化還元が一致していることを示しています。UV-visスペクトルでは、ReS複合体とReO複合体との間で顕著な違いが観察され、スカラー相対論的DFT計算により、この違いがRe-S π-反結合相互作用を含む低エネルギーのLUMO+2およびLUMO+3レベルに起因することが示唆されました。
3. 新規性および解決した問題:
この研究の新規性は、レニウム-硫黄コロールの合成方法を開発し、その熱安定性および電気化学的特性を詳細に調査した点にあります。また、ReSコロールとReOコロール間の電子構造の違いを明らかにし、それがRe-S π-反結合相互作用に関連していることを理論計算で示しました。これにより、金属コロール化合物の理解が深まり、新たな応用可能性が開かれます。
4. 未解決の問題:
今後の課題としては、ReSコロールのさらなる応用展開や、他の金属との相互作用や異なる配位子を用いた新しいコロール類の合成とその特性評価が挙げられます。また、レニウムの地球化学的な振る舞いをより深く理解するための研究も必要です。
title:
Chalcophilic Interactions: Rhenium-Sulfido and -Dithiolato Corroles
author:
Abhik, Ghosh, Abraham, Alemayehu, Nicholas, Settineri, Arianna, Lanza
date:
2024-09-27
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-z0sws?rft_dat=source%3Ddrss
Symmetry is the key to the design of reticular frameworks
1. 与えられた論文は、何を目的としていますか？:
与えられた論文は、化学者や材料科学者にとって難しい課題である網目構造フレームワークのデノボ（新規）予測を目的としています。具体的には、ノードとリンカーの構築ブロックの接続性と対称性のみに基づいて可能な網目構造フレームワークのリストを予測し、それをランク付けする計算ワークフローを提示しています。
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？:
このワークフローは、ノードとリンカーの構築ブロックの接続性と対称性に基づいています。さらに、既知の構造におけるトポロジーの出現頻度に基づいて構造のリストをランク付けしています。これにより、密度汎関数理論を用いて最適化するための扱いやすい数の構造を提供し、将来の実験に情報を提供します。
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？:
このワークフローの新規性は、ノードとリンカーの単純な接続性と対称性の情報のみを用いて網目構造フレームワークを予測する点にあります。また、このワークフローは既知の網目材料を正確に予測するだけでなく、一部のシステムに対してはこれまでに知られていなかった相を特定することもできました。
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？:
将来的には、このワークフローをさらに発展させて、より複雑な構造や異なる種類の化学的・物理的性質を持つ材料の予測能力を向上させる必要があります。また、予測された構造の実験的な検証とその結果のフィードバックをワークフローに組み込むことで、予測精度の向上を図ることも重要です。
title:
Symmetry is the key to the design of reticular frameworks
author:
Andrea, Darù, John, Anderson, Davide, Proserpio, Laura, Gagliardi
date:
2024-09-26
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-37wks?rft_dat=source%3Ddrss
The temperature dependence of Mössbauer quadrupole splitting values: a quantum chemical analysis
1. 目的:
与えられた論文は、Mössbauer分光法から抽出される二つの主要なパラメーターであるアイソマーシフトと四重極分裂の温度依存性を理解し、それに基づいて新しいアプローチを導入することを目的としています。具体的には、温度依存性を捉えるためのアンサンブルベースのアプローチを紹介し、温度変化による電場勾配の変化を説明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、[Fe(TPP)(2-MeHIm)]という化合物を例に挙げて、四重極分裂の温度依存性を調査しています。また、特定の振動歪みによる電場勾配の変化を理論化し、ノーマルモードフィッティングアプローチを用いて四重極分裂の変化に関連する特定の集団核運動を分離しています。
3. 新規性と解決問題:
この研究の新規性は、温度依存性を捉えるためのアンサンブルベースのアプローチを導入したことにあります。従来の量子化学計算では、温度の影響を無視することが多く、実験結果との間に大きな差異が生じることがありました。本研究では、温度変化に伴う四重極分裂の変化を、特定の振動歪みと関連付けることで、これらの差異の原因を明らかにしました。
4. 未解決問題:
今後の課題としては、他の化合物や異なる環境下での温度依存性の挙動を解析すること、さらにはアンサンブルベースのアプローチを他の分光法にも応用してみることが挙げられます。また、温度だけでなく、圧力や他の外部環境要因が四重極分裂に与える影響を解析することも重要な未解決問題です。
title:
The temperature dependence of Mössbauer quadrupole splitting values: a quantum chemical analysis
author:
Niklas, von Rhein, Vera, Krewald
date:
2024-09-26
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-vv8md?rft_dat=source%3Ddrss
Machine Learning Applications in Drug Discovery
1. 与えられた論文は、何を目的としていますか？:
このレビューは、薬剤発見における機械学習（ML）の現在の応用を包括的に分析することを目的としています。具体的には、機械学習が薬剤開発パイプラインの様々な段階においてどのように変革的な影響を与えるかに焦点を当てています。また、研究者が機械学習の可能性を理解し、これらの技術を効果的に活用するための洞察を提供することも目的としています。
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？:
このレビューでは、機械学習の主要な方法論（教師あり学習、教師なし学習、ニューラルネットワーク、強化学習）について掘り下げ、それらの基本原理と薬剤発見プロセスへの具体的な貢献を検討しています。さらに、機械学習アルゴリズムが薬剤-ターゲット相互作用の予測、薬剤設計の最適化、臨床試験プロセスの効率化にどのように利用されているかを示す事例研究や最近の進歩を探求しています。
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？:
このレビューの新規性は、機械学習を薬剤発見に統合することで、新たな治療薬の同定と開発の効率と精度を劇的に向上させる可能性を示しています。特に、機械学習が薬剤-ターゲット相互作用の予測や薬剤設計の最適化、臨床試験の効率化に貢献している点が解決できた問題として挙げられます。
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？:
機械学習技術の実装における課題や限界についても議論されており、これらの技術のさらなる改善と精度の向上が必要です。また、機械学習を薬剤発見に適用する際の倫理的な問題やデータの透明性、解釈可能性の向上も未解決の課題として残されています。将来的にはこれらの問題に対処し、機械学習のさらなる進展を促すための研究が求められています。
title:
Machine Learning Applications in Drug Discovery
author:
Sadettin Y, Ugurlu
date:
2024-09-26
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-1zwr6-v2?rft_dat=source%3Ddrss
MULTI-OBJECTIVE SYNTHESIS PLANNING BY MEANS OF MONTE CARLO TREE SEARCH
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、多目的検索アルゴリズムを用いた逆合成計画のための新しいアプローチを提案しています。このアルゴリズムは、モンテカルロ木探索の形式に基づいており、異なる目的をスケールや重み付け要因を考慮せずに組み合わせることが可能です。
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、PaRoutesベンチマークセットを用いて、合計8つの逆合成実験において4つの目的を用いてアルゴリズムを評価しました。これらの目的は、原料の基準やステップ数に基づく単純なものから、合成の複雑さやルートの類似性に基づく複雑なものまで様々です。
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、多目的検索アルゴリズムを逆合成計画に適用し、複数の目的を組み合わせることで、単一目的の検索よりも優れた結果を得ることができる点にあります。複雑な目的を慎重に取り入れることで、より多様な解決策のセットを提供し、望ましい目的に近い結果を得ることができました。
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？:
将来的には、さらに多様な目的を組み込むためのフレームワークの拡張や、特定の合成計画アプリケーションにおける新たな目的の統合が課題として挙げられます。さらに、アルゴリズムの効率性やスケーラビリティを向上させるための研究も必要です。
title:
MULTI-OBJECTIVE SYNTHESIS PLANNING BY MEANS OF MONTE CARLO TREE SEARCH
author:
Helen, Lai, Christos , Kannas, Alan, Kai Hassen, Emma, Rydholm, Annie, Westerlund, Djork-Arn´e , Clevert, Mike, Preuss, Samuel, Genheden
date:
2024-09-26
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-3tzs5?rft_dat=source%3Ddrss
Controlled Synthesis of Cluster Mimics of Nitrogenase FeMo-cofactor
1. 目的:
この研究の主な目的は、大気中の窒素をアンモニアに変換する重要な化学過程である窒素固定のメカニズムを解明するための鍵となるFeMo-因子（FeMoco）の合成を試みることです。FeMocoは、Moベースの窒素固定酵素である窒素固定酵素の活性部位であり、その複雑な構造を模倣したクラスターを合成することが、窒素固定のメカニズムを理解する上で非常に重要です。
2. 使用されたデータや情報:
この研究では、FeMocoの構造を模倣するために、M-Fe-S（M = MoまたはW）クラスターにカーバイド配位子を導入し、FeMocoの特徴的な三角柱状[Fe6(µ6-C)]部分を初めて合成しました。さらに、これらの模倣体の構造パラメーターは、自然界の窒素固定酵素におけるFeMocoとよく一致しており、量子化学的研究によって、これらの模倣体の電子基底状態がFeMocoで観察されるものと似ていることが示されました。
3. 新規性と解決した問題:
この研究の新規性は、FeMocoの複雑な構造を模倣したクラスターを合成するためのクラスター結合戦略を用いた点にあります。これにより、FeMocoの高度に類似した合成模倣体を初めて合成することができました。これは、FeMocoの機能と挙動を研究するための優れたプラットフォームを提供し、窒素固定のメカニズムを解明する道を開くものです。
4. 未解決問題:
今後の課題としては、さらに多くのFeMocoの類似模倣体を合成するためのクラスター結合戦略の拡張や、これらの模倣体を用いた窒素固定の詳細なメカニズムの解析が挙げられます。また、これらの模倣体が実際の生物学的環境でどのように機能するかの研究も重要です。
title:
Controlled Synthesis of Cluster Mimics of Nitrogenase FeMo-cofactor
author:
Xu-Dong, Chen, Yun-Yu, Xu, Xue-Lian, Jiang, Jia-Lu, Chai, Shu-Juan, Qiu, Juan, He, Gan, Xu, Jia, Wei, Qiu-Xiang, Yu, Hong-Ying, Zhang, Yue, Li, Xiao-Wen, Zhang, Guo-Liang, Cao, Yong, Li, Yun-Shu, Cui, Cong-Qiao, Xu, Jun, Li
date:
2024-09-26
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-sk258?rft_dat=source%3Ddrss
Investigation of metallacages for cisplatin encapsulation using Density Functional Theory (DFT)
1. 与えられた論文の目的:
この研究の主な目的は、新しい超分子薬物送達システム、特にメタラケージ（M2L4、Mは金属、Lはリガンド）を最適化することにあります。これらのメタラケージを用いてシスプラチンを包み込み、代謝から保護することができます。これにより、シスプラチンの臨床的な成功に伴う問題、例えば神経毒性、耳毒性、腎毒性、および薬剤耐性などを克服することが期待されます。
2. 使用されたデータや情報:
この研究では、異なる金属（Pt2+、Pd2+、Ni2+、Cu2+、Au3+）を使用して10種類のメタラケージの形状と安定性を調査しました。シスプラチンを1つまたは2つ包み込むための計算は、密度汎関数理論（DFT）を用いて行われ、WebMoソフトウェアを使用してPBE0とHartree Fock理論、LanL2DZ基底セットを用いて計算が行われました。
3. 新規性と解決できた問題:
この研究の新規性は、シスプラチンの包含に最適なメタラケージの種類を特定することにあります。具体的には、Endo-N Ni2L4およびEndo-N Cu2L4ケージがシスプラチンを1つまたは2つ包み込むのに最適であることが明らかにされました。また、Endo-C型ケージはエネルギーが高いため基底状態エネルギーから遠ざかることが示され、これによりEndo-N型ケージがシスプラチンの包含に優れていることが示されました。
4. 未解決問題:
今後の研究で取り組むべき未解決の問題としては、これらのメタラケージを用いたシスプラチンの実際の生体内での効果や安全性を評価することが挙げられます。また、他の金属とリガンドの組み合わせによる新たなメタラケージの開発や、その他の抗がん剤の包含可能性も検討する必要があります。
title:
Investigation of metallacages for cisplatin encapsulation using Density Functional Theory (DFT)
author:
Sadettin Yavuz, Ugurlu
date:
2024-09-26
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-mp5z0?rft_dat=source%3Ddrss
Designing Mimosine-Containing Peptides as Efficient Metal Chelators: Insights from Molecular Dynamics and Quantum Calculations
1. 目的:
この研究の目的は、ミモシンを含むペプチドが金属イオン、特にZn2+、Ni2+、Fe2+/3+、Al3+と結合する能力を分析し、その結果を基に、効果的な金属キレート剤としてのペプチド設計を最適化することにあります。これにより、抗微生物および抗がん特性を持つ治療薬としての応用が期待されます。
2. 使用データ・情報:
この研究では、ミモシンを含むペプチドについて長時間の分子動力学（MD）シミュレーションと量子計算を使用し、ペプチドの自由状態および金属結合状態の両方でのコンフォメーションアンサンブルを深く分析しました。これにより、ペプチド設計における重要な要因を特定しました。
3. 新規性と解決した問題:
この研究の新規性は、ミモシンを含むペプチドの金属結合親和性が既存のアルミニウムキレート剤（デフェリプロンやクエン酸など）と比較しても同等であることを示した点にあります。また、ペプチドのバックボーンが金属結合に伴うエントロピーペナルティを軽減する重要な役割を果たすことを強調し、このエントロピーペナルティを調節する戦略を提案しました。
4. 未解決問題:
将来的な課題としては、短いペプチドと金属との複合体において重要だが評価が難しい熱力学的性質であるエントロピーペナルティをより効果的に評価・管理する方法の開発が挙げられます。これには、プロリン残基の導入や配列長の最適化などのアプローチが考えられます。
title:
Designing Mimosine-Containing Peptides as Efficient Metal Chelators: Insights from Molecular Dynamics and Quantum Calculations
author:
David, De Sancho, David, Silva-Brea, Julen, Aduriz-Arrizabalaga, Xabier, López
date:
2024-09-26
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-m751k?rft_dat=source%3Ddrss
Electronic Effects of Bidentate P,N-Ligands on the Elementary Steps of Au(I)/Au(III) Reactions Relevant to Cross-Coupling Chemistry
1. 目的:
この研究の主な目的は、酸化剤を使用しないAu(I)/Au(III)触媒によるクロスカップリング反応を可能にするために、P,N-配位子の効果を理解し、それを基に新しい電子豊富なP,N-配位子を設計・合成することです。
2. 使用されたデータや情報:
この研究では、アリールヨウ化物の酸化的付加反応におけるAu(I)の挙動を理解するための計算研究が行われました。さらに、新たに合成された6種類の電子豊富なP,N-配位子について、リガンド交換平衡と還元的消去の特性をAu(III)を介したS-アリル化反応を用いて評価しました。
3. 新規性と解決できた問題:
この研究の新規性は、酸化剤を使用しないAu(I)/Au(III)触媒系において、P,N-配位子の設計に基づく反応メカニズムの理解を深めることにあります。これにより、新しいタイプの電子豊富なP,N-配位子が開発され、Au(I)/Au(III)触媒系の効率と選択性を向上させることが可能になりました。
4. 未解決問題:
今後の課題としては、さらに多様な構造を持つP,N-配位子の開発や、他の種類の有機反応への応用拡大が挙げられます。また、実際の産業プロセスへの適用可能性を評価するための詳細なスケールアップ研究も必要です。
title:
Electronic Effects of Bidentate P,N-Ligands on the Elementary Steps of Au(I)/Au(III) Reactions Relevant to Cross-Coupling Chemistry
author:
Joseph, Treacy, Elaine, Chao, Grace, Kunkel, Thomas, Louis-Goff, James, Tilden, Alexander, Spokoyny, Heather, Maynard, Kendall, Houk
date:
2024-09-26
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-7f11b?rft_dat=source%3Ddrss
Interzeolite transformation through cross-nucleation: A molecular mechanism for seed-assisted synthesis
1. 目的:
この研究の主な目的は、ゼオライト合成における多形選択と効率的な結晶化を実現することです。具体的には、ゼオライトの種結晶を使用して、異なる構造を持つゼオライト間の核形成を促進するメカニズムを解明することが目指されています。
2. 使用されたデータや情報:
この研究では、分子シミュレーションを用いて、親ゼオライトが共通の構成単位（CBUs）や結晶面を持たない場合でも、娘ゼオライトの核形成を促進できることを示しました。CHA型ゼオライトを種としてAFI型ゼオライトの合成をモデル化し、種の完全性が合成時間の短縮に寄与することを支持するデータが提示されています。
3. 新規性と解決できた問題:
この研究の新規性は、ゼオライトの種が目標ゼオライトと共通の構造要素を持たない場合でも、ゼオライト合成を効率的に進行させることが可能であるという点にあります。また、異なるゼオライト間での界面遷移層を通じた核形成の機構を分子レベルで解明しました。これにより、ゼオライト合成の理解が深まり、合成効率の向上につながる可能性が示されました。
4. 未解決問題:
今後の課題として、異なるゼオライト間で共通の結晶面を持つ場合の核形成のメカニズムの詳細な解析が挙げられます。また、さまざまな合成条件下での核形成の普遍性についてのさらなる研究が必要です。これにより、ゼオライト合成のさらなる最適化が期待されます。
title:
Interzeolite transformation through cross-nucleation: A molecular mechanism for seed-assisted synthesis
author:
Valeria, Molinero, Carlos, Chu-Jon, Andressa, Bertolazzo, Suvo, Banik, Subramanian, Sankaranarayanan, Eli, Martinez, Jeffrey, Rimer
date:
2024-09-26
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-jtcbd-v2?rft_dat=source%3Ddrss
Medium-Density Amorphous Ice Unveils Shear Rate as a New Dimension in Water’s Phase Diagram
1. 目的:
この研究の主な目的は、新たに発見された中密度アモルファス氷（MDA）の性質とその他のアモルファス氷や液体水との関連性を探ることです。また、非平衡状態のアモルファス氷（SDA）を生成し、その特性を解析することにより、水の非平衡相図における新たな熱力学的変数としてのせん断率の役割を明らかにすることも目的としています。
2. 使用されたデータや情報:
この研究では、分子シミュレーションを用いて、制御された圧力とせん断率の下で77KでMDAを生成し調査しました。また、異なるせん断率でのSDAの密度変化を観察し、LDAからHDAに至る密度範囲のSDAを生成しました。さらに、非常に高いせん断率で生成されたSDAの密度、エンタルピー、構造を分析し、室温から77Kへの急速冷却による水の「真のガラス」状態と比較しました。
3. 新規性と解決された問題:
この研究は、せん断率を新たな熱力学的変数として導入し、非平衡相図におけるその役割を明らかにしました。また、MDAが単なる非平衡せん断駆動アモルファス氷であることを示し、異なるせん断率で生成されたSDAが同じポテンシャルエネルギー景観の領域をサンプリングすることを発見しました。これにより、圧力と温度だけでなく、せん断率によってもアモルファス状態にアクセスできることが示されました。
4. 未解決の問題:
MDAやSDAの詳細な構造や熱力学的性質のさらなる解明が必要です。また、これらのアモルファス氷が自然界や工業的な応用においてどのように振る舞うかを理解するための実験的および理論的研究が求められています。さらに、せん断率を変数とした非平衡相図のさらなる詳細化や、他の物質系での応用可能性の探求も重要な未解決問題です。
title:
Medium-Density Amorphous Ice Unveils Shear Rate as a New Dimension in Water’s Phase Diagram
author:
Valeria, Molinero, Ingrid, de Almeida Ribeiro, Debdas , Dhabal, Rajat, Kumar, Suvo, Banik, Subramanian, Sankaranarayanan
date:
2024-09-26
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-7knv8-v2?rft_dat=source%3Ddrss
Optical Behaviour and Defect-dependent Spectral Design of Cerium-based Nanoceramics for Emerging Passive Radiative Cooling Technologies
1. 目的:
与えられた論文では、ラセラミックス（La2Ce2O7およびAl2Ce2O7）を用いて、放射熱管理と太陽反射率の向上に対する新しい材料の可能性を探ることが目的です。これらの材料がどのようにして温度安定性、強い紫外線から近赤外線の反射率、調整可能な中赤外線放射率を示すかを理解し、熱的および色彩的特性を制御するための優れたホストマトリックスとしての機能を示します。
2. 使用データ・情報:
この研究では、第一原理密度汎関数理論計算を用いてLa2Ce2O7およびAl2Ce2O7材料の性質を解析しています。また、フォノン分散解析を通じて、不規則性やAl+3の不純物導入がどのように局所的に歪んだ化学環境を誘発し、選択的な赤外線放射を達成するために利用できるかを示しています。
3. 新規性および解決した問題:
この研究の新規性は、La2Ce2O7およびAl2Ce2O7といった材料が欠陥フルオライト構造を持つこと、そしてこれらの材料が放射熱管理と太陽反射の応用において優れた特性を持つことを初めて明らかにした点にあります。特に、温度安定性、強いUV-vis/近赤外線反射率、調整可能な中赤外線放射率の組み合わせは、パッシブ放射冷却デバイスなどの応用に非常に有望です。
4. 未解決問題:
将来的には、これらの材料のさらなる改良や、具体的な応用デバイスへの組み込みに向けた研究が必要です。また、他の不純物の導入や異なるドーピング方法がこれらの材料の特性にどのように影響するかを解明することも重要な課題とされています。さらに、実際の環境下での性能評価や長期的な耐久性試験も必要とされます。
title:
Optical Behaviour and Defect-dependent Spectral Design of Cerium-based Nanoceramics for Emerging Passive Radiative Cooling Technologies
author:
Giacomo, GIORGI, Costanza, Borghesi, Roberto, Bondi, Francesco, Marchini, Claudia, Fabiani, Loredana, Latterini, Anna Laura, Pisello, Ivano Eligio, Castelli
date:
2024-09-25
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-ppr19-v2?rft_dat=source%3Ddrss
Reaction Mechanism of 2-Amido-2-Aminoacetic Acid Formation From Iminoacetic Acid and Amide - A Comparative DFT Study
1. 目的:
この研究の主な目的は、イミノ酢酸とホルムアミドの反応において2-アミド-2-アミノ酢酸を生成する反応機構を提案し、Zn(II)触媒の役割を解明することです。また、DFT計算を用いて2つの可能な反応経路を計算し、競合する副反応もシミュレーションしました。
2. 使用したデータや情報:
この研究では、密度汎関数理論（DFT）を用いて2つの反応経路を計算しました。さらに、ETS-NOCV、IRI、CDA分析を様々な重要な分子状態に適用し、反応機構を詳細に調べました。これにより、主反応の速度論的に決定的なステップが副反応のそれよりもエネルギー的に有利であることが示されました。
3. 新規性や解決した問題:
この研究の新規性は、Zn(II)触媒を用いたイミノ酢酸とホルムアミドの反応機構を明らかにし、その過程で主反応と競合する副反応のエネルギー的な比較を行った点にあります。これにより、Zn(II)がどのように反応を促進し、選択性を高めるかの理解が深まりました。
4. 未解決の問題:
今後の課題としては、他の遷移金属を用いた場合の反応機構の比較や、さらに異なる反応条件下での詳細な動力学的研究が挙げられます。また、実験的な検証を行い、理論的な結果との相関を評価することも重要です。
title:
Reaction Mechanism of 2-Amido-2-Aminoacetic Acid Formation From Iminoacetic Acid and Amide - A Comparative DFT Study
author:
Georg, Dazinger
date:
2024-09-25
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-2x1kq?rft_dat=source%3Ddrss
The Fourth CACHE Challenge – A Comprehensive Drug Discovery Workflow to Discover Potential Inhibitors of the Tyrosine Kinase Binding Domain of Cbl-b
1. 与えられた論文の目的:
CACHE Challenge #4では、Cbl-bのチロシンキナーゼ結合ドメイン（TKBD）に対する新規阻害剤を特定することを目的としています。このプロセスでは、化合物の最終選択における人間の介入を排除した自動化されたワークフローを使用しました。
2. 使用されたデータや情報:
この研究では、約4800万個の化合物を含むEnamine REALデータベースの多様性セットから始め、構造解析、SAR分析、医薬化学のガイドライン（Lipinski, Veber, Lillyの医薬化学ルール）を用いてフィルタリングし、約1940万個の化合物に絞り込みました。これらの化合物から約3億800万のコンフォーマーを生成し、ファルマコフォアモデルに対してスクリーニングを行い、さらに解析のために約34万個の化合物を選定しました。これらの化合物はFittedを用いてスコアリングされ、約10万6000個がスコアリングの閾値をクリアし、Cbl-bのTKBDに対してドッキングされました。最終的に、MDシミュレーション、クラスタリング、残基相互作用分析を通じて200個の化合物を選出しました。
3. 新規性や解決できた問題:
この研究の新規性は、人間の介入を排除した完全自動化されたワークフローを設計し、実装した点にあります。これにより、大規模な化合物ライブラリから効率的かつ迅速に潜在的な阻害剤を選定することが可能となりました。また、MM-PBSAフレームワークを用いてMDトラジェクトリーから相対結合自由エネルギーを取得することで、より精度の高い化合物選定が可能となりました。
4. 未解決問題:
将来的な課題としては、実際の生物学的な試験での化合物の効果を検証し、予測された結合親和性と実際の生物活性との間の相関を詳細に分析することが挙げられます。また、さらなる化合物の最適化や、他のタイプの生物学的標的に対する同様のアプローチの適用も考えられます。
title:
The Fourth CACHE Challenge – A Comprehensive Drug Discovery Workflow to Discover Potential Inhibitors of the Tyrosine Kinase Binding Domain of Cbl-b
author:
Joshua, Pottel, Mihai, Burai-Patrascu, Ophélie, Rostaing, Matej, Janežič, Antoine, Moitessier, Suneel Kumar, B. V. S., Nicolas, Moitessier
date:
2024-09-25
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-3nh4r?rft_dat=source%3Ddrss
Examining Generalizability of AI Models for Catalysis
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、触媒に関する特定の問題に特化した機械学習モデルの一般性を異なるデータセットや吸着体にわたって評価し、統一モデルが密度汎関数理論（DFT）計算の事前スクリーニングツールとしての可能性を探ることにあります。
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？:
12種類の異なる触媒データセットを用いてグラフニューラルネットワークモデルを開発し、それらのパフォーマンスを相互評価しました。使用された統一モデルには、ALIGNN-FF、MATGL、CHGNet、MACEなどが含まれています。
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？:
この研究の新規性は、異なるデータセットと吸着体を用いた機械学習モデルの一般性を評価することにあります。また、統一モデルが吸着エネルギーの傾向を予測する際の優れたパフォーマンスにより、資源集約型のDFT計算を行う前に潜在的な候補を選定するための貴重な事前スクリーニングツールとしての可能性を示しました。
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？:
統一モデルの精度にはまだ改善の余地があります。今後はモデルの精度をさらに向上させることや、より広範なデータセットでの訓練を通じて一般性を高めることが課題として残されています。
title:
Examining Generalizability of AI Models for Catalysis
author:
Kamal, Choudhary, Shih-Han, Wang, Hongliang , Xin, Luke, Achenie
date:
2024-09-25
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-hj733?rft_dat=source%3Ddrss
Organozinc reagents in solution: insights from ab initio molecular dynamics and X-ray absorption spectroscopy
1. 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を理解することを目的としています。特に、ZnCl2、ZnMeCl、ZnMe2の溶媒化状態を明らかにし、これまで議論されてきたZnMe2のTHF溶液中での構造について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、ab initio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ZnCl2、ZnMeCl、ZnMe2の溶媒化状態を探索しました。また、X線吸収分光法（XANES）と時間依存密度汎関数理論（TD-DFT）計算を用いて、得られたデータを検証しました。
3. 新規性と解決した問題:
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関する従来の不明瞭さを明らかにし、特にZnMe2のTHF溶液中での構造に関する以前からの議論に終止符を打った点にあります。計算手法と実験手法を組み合わせることで、室温での様々な溶媒化状態の存在を確認し、それによって構造-反応性の関係の理解を深めることができました。
4. 未解決問題:
今後の課題としては、他の溶媒や異なる条件下でのオルガノ亜鉛試薬の挙動を解明することが挙げられます。また、得られた構造情報を基に、さらに詳細な反応機構の解析や、新しい合成方法の開発につなげることも重要です。これにより、オルガノ亜鉛試薬の応用範囲を広げることが期待されます。
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:
2024-09-25
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-0xd0x-v3?rft_dat=source%3Ddrss
Martini 3 building blocks for Lipid Nanoparticle design
1. 与えられた論文は、何を目的としていますか？:
与えられた論文は、リポソームナノ粒子（LNP）を用いた先進的な薬物および遺伝子配送システムの最適化と、これらの粒子の特定の貨物と細胞標的への適応を目的としています。また、これらの粒子をより高い解像度で研究するための分子動力学（MD）シミュレーションと粗視化（CG）モデルの活用を目指しています。
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？:
この論文では、Martini 3ライブラリを拡張したリポソームナノ粒子の主要な成分をカバーする100種類以上のイオン化リポソームモデル、自然に存在するステロールモデル、およびPEG化リポソームモデルを使用しています。さらに、異なるリポソーム配合の融合効率をスクリーニングする初期プロトコルや、CG解像度での全LNPの構築に関する情報も用いています。
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、LNPの主要成分をカバーする広範なMartini 3リポソームライブラリの拡張と、それを用いたCG-MD研究の実現にあります。これにより、LNPの構造や動態をより詳細に理解し、特定の貨物や細胞標的に対する最適化が進められることが期待されます。また、異なるリポソーム配合の融合効率を評価するプロトコルの提供も、LNPの設計と評価の新たな方法を提示しています。
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？:
将来的には、これらのCGモデルを用いた研究から得られるデータを基に、さらに精密なLNPの設計や、特定の病態に対する効果的な薬物/遺伝子配送システムの開発が求められます。また、実際の生体内でのLNPの動態や効果を評価するための詳細な実験的検証も必要とされます。
title:
Martini 3 building blocks for Lipid Nanoparticle design
author:
Lisbeth Ravnkilde, Kjølbye, MARIANA , VALÉRIO, MARKÉTA , PALONCÝOVÁ, LUÍS , BORGES-ARAÚJO, ROBERTO, PESTANA-NOBLES, FABIAN , GRÜNEWALD, BART , M. H. BRUININKS, ROCÍO , ARAYA-OSORIO, MARTIN , ŠREJBER, RAUL , MERA-ADASME, LUCA , MONTICELL, SIEWERT , J. MARRINK, MICHAL , OTYEPKA, SANGWOOK , WU, PAULO, C.T. SOUZA
date:
2024-09-24
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-bf4n8?rft_dat=source%3Ddrss
SMARTpy: A Python Package for the Generation of Cavity-Specific Steric Molecular Descriptors and Applications to Diverse Systems
1. 与えられた論文の目的:
この研究の主な目的は、機械学習（ML）アプリケーション用に設計された立体的な分子記述子を開発し、それを利用して構造と機能の関連性をメカニズムの洞察につなげることです。特に、触媒の反応サイトのポケットのような複雑なシステムに適用可能な新しい3D立体的分子記述子セットを開発し、それを広げることが目的です。
2. 使用されたデータや情報:
この研究では、新たに開発された3D立体的分子記述子であるSMART記述子を用いて、その生成における分子プローブの構造の影響を分析しました。また、SMART記述子とポケットの特徴がプローブの選択に大きく依存していることを見出しました。さらに、UCSF Chimeraを用いた元の計算方法と比較してSMARTpyが提供する記述子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、特に複雑なシステムに適用可能な新しい3D立体的分子記述子セットを開発した点にあります。また、SMART記述子の生成において、プローブの選択が記述子とポケットの特徴に与える影響を解析し、プローブの柔軟性や置換基の大きさが解像度にどのように影響するかを明らかにしました。これにより、より精密な構造解析が可能になります。
4. 未解決の問題:
将来的には、さらに多様な触媒やターゲットに対してSMART記述子を適用し、その有効性を検証することが挙げられます。また、記述子の生成プロセスの最適化や、さらに詳細な構造機能関係の解明に向けた研究が必要です。さらに、複雑な生物学的システムや他の種類の化学反応においても、この記述子の応用可能性を探ることが今後の課題です。
title:
SMARTpy: A Python Package for the Generation of Cavity-Specific Steric Molecular Descriptors and Applications to Diverse Systems
author:
Matthew, Sigman, Ryan , Cammarota, Beck, Miller
date:
2024-09-24
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-gk1bp?rft_dat=source%3Ddrss
Capturing strong correlation in molecules with phaseless auxiliary-field quantum Monte Carlo using generalized Hartree Fock trial wavefunctions
1. 与えられた論文の目的:
Generalized Hartree Fock (GHF) は物理的な波動関数の対称性、具体的には S^2 と Sz を破ることによってエネルギーを下げることができる電子構造法です。この研究では、GHF 理論の展開後、強相関分子系における phaseless auxiliary field quantum Monte Carlo (ph-AFQMC-G) 計算における GHF 試験波動関数の使用を評価し、より化学的に関連する分子の将来の研究のための有望な出発点として、モデル強相関系の探索を行っています。
2. 使用されたデータや情報:
この研究では、対称的に伸ばされた水素環、二酸化炭素、および二酸化オキシゲンなどの強く相関した分子系の計算を行いました。これらの計算には、GHF および unrestricted HF (UHF) を参照として使用し、CCSD(T) との精度比較を行っています。
3. 新規性や解決した問題:
GHF 法と ph-AFQMC-G を組み合わせることで、CCSD(T) よりも同等またはより優れた精度を持ち、かつ一貫して滑らかな解離曲線を実現することができました。これは、特に大きな系に対するスケーラビリティの観点から注目に値します。また、アクティブスペースベースの試行とは対照的に、比較的ブラックボックスで常にサイズ一致する説明を提供するという点でも新規性があります。
4. 未解決の問題:
今後の研究では、より化学的に関連する分子に対する研究が必要です。また、例えば反強磁性結合や幾何学的スピンフラストレーションを示すような、さらに挑戦的なシステムの記述の精度をさらに向上させることが求められます。
title:
Capturing strong correlation in molecules with phaseless auxiliary-field quantum Monte Carlo using generalized Hartree Fock trial wavefunctions
author:
Don, Danilov, James, Shee, Brad, Ganoe, Mark, Munyi
date:
2024-09-24
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-rmfkl?rft_dat=source%3Ddrss
Electrostatic interaction between SARS-CoV-2
and charged surfaces: Spike protein evolution
changed the game
1. 目的:
この研究の目的は、SARS-CoV-2ウイルスのスパイクタンパク質の電荷が変異体ごとにどのように進化してきたか、そしてそれがウイルスと帯電表面との電気静的相互作用にどのように影響を与えるかを理解することです。特に、ワイルドタイプ、デルタ変異体、オミクロン変異体のスパイクタンパク質と帯電表面との間の電気静的相互作用を計算し、ウイルスの進化に伴う相互作用の変化を評価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、ワイルドタイプ、デルタ変異体、オミクロン変異体のスパイクタンパク質の電荷分布を分析し、それらの帯電表面との電気静的相互作用を計算するために新しい方法（デバイ・ヒュッケル理論に基づく）を使用しました。表面電荷密度σを変数として、一般的な結果を効率的に提供するこの方法を用いて、異なる変異体のスパイクタンパク質と帯電表面との相互作用を評価しました。
3. 新規性と解決された問題:
この研究の新規性は、SARS-CoV-2のスパイクタンパク質の電荷が変異体によってどのように進化してきたか、そしてその進化がウイルスと帯電表面との相互作用にどのように影響を与えるかを定量的に評価した点にあります。特に、オミクロン変異体が陰性帯電表面に強く引き寄せられ、陽性帯電表面からは反発されるという独特の振る舞いを発見しました。これにより、ウイルスが帯電表面によってどのように影響を受けるかの理解が深まりました。
4. 未解決の問題:
今後の課題としては、実際の生体内環境でのウイルスと細胞表面との相互作用をさらに詳細に調査することが挙げられます。また、他の変異体や将来出現するかもしれない新たな変異体におけるスパイクタンパク質の電荷の進化を継続的に監視し、それがウイルスの感染力や伝播のメカニズムにどのように影響するかを解析する必要があります。これにより、より効果的な予防策や治療法の開発につながる可能性があります。
title:
Electrostatic interaction between SARS-CoV-2
and charged surfaces: Spike protein evolution
changed the game
author:
JORDI, FARAUDO, Marc, Domingo, Horacio, Guzman, Matej, Kanduc
date:
2024-09-24
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-mrmjk?rft_dat=source%3Ddrss
Substituent and heteroatom effects on parallel-displaced pi-stacking: Further evidence that short-range pi-pi interactions are not under electrostatic control
1. 目的:
この論文の目的は、芳香族環の平行移動スタッキングが顔を合わせたπスタッキングよりも好まれる理由を説明することです。特に、ハンターサンダースモデルが提唱する四極子電気静電気学に基づく説明が正確な量子力学的計算と矛盾するため、代替的な説明を探求しています。
2. 使用されたデータや情報:
この研究では、置換ベンゼンの二量体やピリジン、ピリミジン、トリアジン、チオフェンなどの異性体を含む二量体を用いて、広範囲の静電相互作用を調査しました。これにより、πスタッキングのオフセット現象が電気静電気学ではなく、パウリ反発と分散の競合によって駆動されるという代替的な説明の一般性を調査しています。
3. 新規性や解決された問題:
この研究の新規性は、対面スリップスタッキング座標に沿ったエネルギー成分のプロファイルをサポートすることで、「ヴァンデルワールスモデル」を支持し、ハンターサンダースモデルや四極子電気静電気学モデルの継続的な使用に対する証拠が見つからなかった点にあります。また、主に電気静電気学的相互作用に影響を与える化学的置換が、オフセットスタッキングに寄与する短距離駆動力を変更する可能性が低いことを示唆しています。
4. 未解決の問題:
この研究では、電気静電気学的な影響が顕著な場合でもヴァンデルワールスモデルが支持されることを示していますが、特定の化学的置換がオフセットスタッキングに与える影響についての詳細な理解が未だ不足しています。また、この理論を用いて、ソフトマテリアルやその他の超分子アーキテクチャの合理的な設計にどのように応用できるかについても、さらなる研究が必要です。
title:
Substituent and heteroatom effects on parallel-displaced pi-stacking: Further evidence that short-range pi-pi interactions are not under electrostatic control
author:
John, Herbert, Brandon, Schramm, Montgomery, Gray
date:
2024-09-24
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-5k2b8?rft_dat=source%3Ddrss
Interactive Knowledge-based Kernel PCA for Solvent Selection
1. 与えられた論文は、何を目的としていますか？:
この論文は、化学プロセスにおける環境への影響を軽減するために、より持続可能な溶剤の選択が重要であると述べています。特に製薬産業において、データ駆動型のアプローチを用いて、持続可能な溶剤選択を促進することを目的としています。
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、多次元スケーリングや主成分分析（PCA）などのデータ駆動型の手法を用いています。さらに、インタラクティブな知識ベースのカーネルPCAを使用し、専門家の知識をデータポイントの位置定義を通じて2D溶剤マップに反映させています。これにより、元の記述セットには含まれていなかった専門家の知識を取り入れることが可能となりました。
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、インタラクティブなPCAを用いて専門家の知識を積極的に取り入れることにあります。これにより、従来のデータセットだけでは得られなかった洞察を溶剤選択プロセスに組み込むことができ、より適切な溶剤の選択が可能になりました。また、AI4Greenという電子実験ノートに統合された直感的なインターフェースを提供することで、持続可能な化学を促進するための実用的なツールを提供しています。
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？:
持続可能な溶剤選択のためのフレームワークやツールのさらなる改善が必要です。特に、さまざまな化学反応や条件においても適用可能な汎用性の高いデータセットやアルゴリズムの開発が求められます。また、実際の製薬プロセスにおいてこれらのツールをどのように効果的に組み込むかという実装の問題も残されています。
title:
Interactive Knowledge-based Kernel PCA for Solvent Selection
author:
Jonathan, Hirst, Samuel, Boobier, Joseph, Heeley, Thomas, Gaertner
date:
2024-09-24
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-nv0r4?rft_dat=source%3Ddrss
RADE: A Robust Approximate Density-Functional Expansion
Method
1. 目的:
与えられた論文の主な目的は、分子や材料の研究に広く成功している密度汎関数理論（Density Functional Theory, DFT）の計算コストを大幅に削減することです。そのために、RADE（Robust Approximate Density-functional Expansion）という新しい方法を提案し、従来のDFT計算の結果を効率的に再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、元素H（水素）、C（炭素）、N（窒素）、O（酸素）を含む分子に対するRADE方法の予備的な結果を用いました。これにより、RADEが従来のDFT計算と同等の結果を再現できるかどうかを評価しています。
3. 新規性と解決した問題:
この研究の新規性は、RADEという新しいアプローチを用いて、従来のDFTの計算コストを大幅に削減する点にあります。具体的には、RADEは完全に非経験的に実装可能であり、効率的な第一原理の電子構造計算方法として機能します。これにより、数百個の原子を含む分子システムの計算にかかる時間とリソースの負担が軽減されます。
4. 未解決問題:
将来的には、RADE方法をさらに様々な元素や複雑な分子システムに適用して、その汎用性と正確性を広範囲に検証する必要があります。また、RADEの理論的な基盤をさらに強化し、より広範な化学的・物理的状況での適用可能性を拡大するための研究が求められています。
title:
RADE: A Robust Approximate Density-Functional Expansion
Method
author:
Yaoquan, Tu, Aatto, Laaksonen
date:
2024-09-24
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-2tt9k?rft_dat=source%3Ddrss
ToxSTK: A Multi-Target Toxicity Assessment Utilizing Molecular Structure and Stacking Ensemble Learning
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、新しい活性医薬成分または賦形剤のリスク評価を行い、人間の健康と環境に安全であることを保証することです。具体的には、動物モデルに依存することなく、より手頃な価格で毒性評価を容易にする機械学習ツール「ToxSTK」を開発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、12種類の分子フィンガープリントと4つの機械学習アルゴリズムを統合し、36の新しい予測特徴（PF）を生成しました。これらのPFは最終的なメタ決定モデルの構築に組み合わされました。
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、スタッキングアンサンブル学習を使用して多目的毒性評価ツール「ToxSTK」を開発した点にあります。これにより、従来の回帰や分類メトリックを超える高い信頼性と正確性を持つ化学毒性の予測が可能となりました。また、既存の機械学習手法よりも優れていることが示され、リスク評価アプリケーションにおける効果が示唆されました。
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？:
このモデルの一般化、精度、堅牢性、信頼性をさらに向上させるために、化学リスク評価パイプラインにこのスタッキングアンサンブル学習フレームワークを組み込むことが推奨されています。また、さらに多くの化学物質や異なる毒性エンドポイントに対する適用範囲を拡大することも、今後の課題として挙げられます。
title:
ToxSTK: A Multi-Target Toxicity Assessment Utilizing Molecular Structure and Stacking Ensemble Learning
author:
Tarapong, Srisongkram, Surapong, Boonsom, Panisara, Chamnansil, Sarote, Boonseng
date:
2024-09-24
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-7grvl?rft_dat=source%3Ddrss
Experimental and Theoretical Insights on Gas Trapping in MOFs: A Case Study with Noble Gases and MFU-4 Type MOFs
1. 与えられた論文の目的:
この研究の主な目的は、異なる陰イオン側鎖リガンド（Cl−およびBr−）を持つ金属有機フレームワーク（MOFs）、すなわちMFU-4とMFU-4-Brを合成し、それらの孔の開口部のサイズを微調整することにより、ガスのゲストの進入と放出を正確に制御することです。また、クリプトンとキセノンをモデルガスとして使用し、ガスの装填と放出を実験的に調査し、計算モデリングでこれを補完することも目的としています。
2. 使用されたデータや情報:
この研究では、クリプトンとキセノンというモデルガスを使用してガスの装填と放出の実験を行いました。また、孔内に装填されたガスゲストが長期間にわたって空気中で閉じ込められ続けることを確認しました。さらに、ガス放出を阻害するエネルギーバリアを理論的および実験的方法で定量化しました。さらに、MFU-4-Brの結晶構造を三次元電子回折（3DED）技術を用いて明らかにし、リートベルト精錬を通じてサンプルのバルク純度を検証しました。
3. 新規性や解決できた問題:
この研究の新規性は、MOFsの孔の開口部のサイズを陰イオン側鎖リガンドの選択によって微調整できること、および装填されたガスが長期間にわたって孔内に閉じ込められることを実証した点にあります。これにより、MOFsを用いたガスのプログラムされた放出が可能になる可能性が示されました。また、ガス放出を阻害するエネルギーバリアの定量化は、ガストラッピングプロセスの理解を深めるのに寄与しました。
4. 未解決問題:
将来的には、異なる種類のガスや異なる環境条件下でのガスの装填と放出の挙動をさらに詳細に調査する必要があります。また、ガス放出のプロセスをより制御するための新しいMOFsの設計や合成方法の開発も重要な課題です。さらに、MOFsの実用的な応用に向けたスケーリングアップや、長期的な安定性と再現性の確保も解決すべき問題です。
title:
Experimental and Theoretical Insights on Gas Trapping in MOFs: A Case Study with Noble Gases and MFU-4 Type MOFs
author:
Anna-Sophia, Hehn, Hana, Bunzen, Beliz, Sertcan Gökmen, Andreas, Kalytta-Mewes, Maciej, Grzywa, Jakub, Wojciechowski, Jürg, Hutter, Dirk, Volkmer
date:
2024-09-24
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-vb8pj?rft_dat=source%3Ddrss
Molecular basis of the CYFIP2 and NCKAP1 autism-linked variants in the WAVE regulatory complex
1. 目的:
この研究の目的は、WAVE調節五量体複合体におけるアクチンの再構築を調節する遺伝的変異の機能的影響を解明することです。特に、自閉症スペクトラム障害（ASD）や関連する神経発達障害のリスクを増加させる遺伝子（CYFIP2およびNCKAP1）にコードされた2つのコンポーネント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、新たに開発された計算プロトコルとホットスポット分析を使用しています。これにより、CYFIP2およびNCKAP1の適切なアイソフォーム間のインターフェースにおけるこれらの変異の機能的影響を明らかにしました。また、利用されたデータには、複合体のホットスポットの最も多い表面に位置する変異の情報も含まれています。
3. 新規性および解決された問題:
この研究の新規性は、特定の遺伝子変異がWAVE調節複合体の安定性にどのように影響を与えるかを体系的に解析するための計算プロトコルとホットスポット分析の開発にあります。これにより、これらの変異が複合体の他の部分との親和性を低下させることが多いが、一部は逆の効果を持つことが明らかになりました。これらの結果は、既存の実験データと一致しています。
4. 未解決の問題:
今後の課題としては、これらの変異が複合体の活性化および最終的に細胞の異常にどのように関与しているかの詳細なメカニズムを解明することが挙げられます。また、これらの知見を基にした具体的な治療法や介入法の開発も重要な未解決問題です。
title:
Molecular basis of the CYFIP2 and NCKAP1 autism-linked variants in the WAVE regulatory complex
author:
Song, Xie, Ke, Zuo, Silvia, De Rubeis, Paolo, Ruggerone, Paolo, Carloni
date:
2024-09-24
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-x3sn8?rft_dat=source%3Ddrss
27Al NMR chemical shifts in zeolite MFI via machine learning acceleration of structure sampling and shift prediction
1. 目的:
この研究の主な目的は、MFIなどのゼオライトの産業応用における性能を決定する重要な要因であるアルミニウムの位置を特定することです。具体的には、27Al NMR分光法によるスペクトルの解釈が困難であるため、先進的な機械学習手法と分子動力学シミュレーションを組み合わせて、27Alの化学シフトを予測し、実験データとの定量的一致に基づいて、複雑なゼオライト内の特定のTサイトに実験的NMRピークを割り当てることを可能にします。
2. 使用されたデータや情報:
この研究では、27Al NMR分光法によるスペクトルデータ、先進的な機械学習モデル、分子動力学シミュレーション、ニューラルネットワークポテンシャル、そして伝統的な密度汎関数理論（DFT）アプローチと比較して大幅に高速化を実現する手法が用いられています。これにより、触媒に関連するさまざまな条件、例えば水の負荷、温度、アルミニウムの相対位置などを広範囲に探索することが可能となりました。
3. 新規性および解決した問題:
この研究の新規性は、複雑な産業関連材料の重要な分光学的観測値をリアルな条件下で信頼性高く予測するための機械学習アプローチの能力を示した点にあります。また、水分含有量と温度が化学シフトに非自明な方法で影響を与えることを明らかにし、リアルでケースに特化したモデルの採用の必要性を強調しました。さらに、MFIのような複雑なゼオライト内での特定のTサイトへの実験的NMRピークの割り当てを可能にしました。
4. 未解決問題:
将来の課題としては、他の種類のゼオライトや異なる産業用途におけるアルミニウムの位置の特定方法の一般化が挙げられます。また、機械学習モデルと分子動力学シミュレーションのさらなる統合と最適化を進めることで、さらに広範な条件下での材料の挙動予測の精度を向上させることも重要です。
title:
27Al NMR chemical shifts in zeolite MFI via machine learning acceleration of structure sampling and shift prediction
author:
Lukáš, Grajciar, Daniel , Willimetz, Andreas, Erlebach, Christopher J. , Heard
date:
2024-09-24
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-x7qx6?rft_dat=source%3Ddrss
Analyses of the perturbative motion in the Coupled Nosé-Hoover equation for assessing the system parameter values
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、分子動力学シミュレーションにおいて、効率的かつ効果的に物理状態のサンプリングを行う技術を開発することです。具体的には、coupled Nosé-Hoover (cNH) 方程式を用いて、シングルレプリカアプローチを使用し、少ない反復回数でサンプリング効率を向上させる方法を探求しています。
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、cNHの温度系統（TS）の局所的な挙動を捉えるために、TSの質量とTSポテンシャルのヘッセ行列を用いて詳細な分析を行いました。また、適切なシステムパラメータ値を割り当てるために、これらの洞察を利用しています。
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、cNHの動的な温度変動を利用してサンプリング効率を向上させる方法を開発した点にあります。また、パラメータ値の選択が分布の収束に影響を与えるため、適切なパラメータ値を決定する方法を開発し、数値的に検証することで、効率的で簡便なサンプリングシミュレーションを実現する基盤を提供しました。
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？:
未解決問題としては、さらに多様なモデルシステムに対してcNH方法を適用し、その汎用性とロバスト性を検証する必要があります。また、実際の複雑な分子系におけるcNH方法の適用可能性とその効果を詳細に分析することも重要です。
title:
Analyses of the perturbative motion in the Coupled Nosé-Hoover equation for assessing the system parameter values
author:
Ikuo, Fukuda, Kei, Moritsugu
date:
2024-09-24
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-2bv9d?rft_dat=source%3Ddrss
Accelerating Multicomponent Phase-Coexistence Calculations with Physics-informed Neural Networks
1. 与えられた論文の目的:
多成分混合物の相分離に関する研究は基礎研究だけでなく技術的な面でも重要です。この論文では、多成分系の平衡相と構成成分の組成を決定するための実用的な方法が従来は労働集約的で計算的にも集中的であったため、機械学習を用いたワークフローを提案し、相共存計算を簡素化し加速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、フローリー・ハギンス理論に基づいて記述されたシステムの平衡相の数、組成、相対的な豊富さを予測するために、ニューラルネットワークの能力を特に分析しています。物理情報を取り入れた材料制約をニューラルネットワークアーキテクチャに組み込むことで、標準的なニューラルネットワークと比較して平衡組成の予測が向上することを発見しました。
3. 新規性と解決した問題:
この研究の新規性は、機械学習、特にニューラルネットワークを使用して多成分系の相分離問題の計算を簡素化し加速する点にあります。また、物理情報を取り入れた材料制約を導入することで、平衡組成の予測精度が向上し、安定領域の境界に沿った小さな誤差を除いてほぼ完全に誤差を排除することができました。さらに、機械学習の予測を最適化ルーチンのウォームスタートとして使用することで、これらの誤差を事実上排除することが可能です。
4. 未解決の問題:
追加の物理情報を導入した損失がさらなる大幅な改善につながらなかったため、どのような物理情報がニューラルネットワークの予測精度をさらに向上させるかを理解することが今後の課題です。また、様々な種類の多成分系に対して同様のアプローチが有効かどうか、さらなる検証が必要です。
title:
Accelerating Multicomponent Phase-Coexistence Calculations with Physics-informed Neural Networks
author:
Michael, Webb, Shengli, Jiang, Satyen, Dhamankar
date:
2024-09-23
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-rwrd1?rft_dat=source%3Ddrss
Ultrafast Dynamics in Spatially Confined Photoisomerization: Accelerated Simulations through Machine Learning Models
1. 目的:
この研究は、光応答性のホスト-ゲストシステムの探索に焦点を当てており、限定された空間と光感受性のゲスト分子との間の複雑な相互作用を明らかにすることを目的としています。また、非断熱分子動力学（NAMD）シミュレーションを加速するために機械学習（ML）を活用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、電子構造計算に基づくNAMDシミュレーションを行うために、機械学習を利用して分析的に励起状態のポテンシャルエネルギー面を構築しました。これにより、光異性化プロセスを効率的に調査することが可能になりました。また、量子力学/分子力学（QM/MM）の方法論とMLベースのNAMDシミュレーションを組み合わせて、反応経路を解明し、円錐交差点に至る反応座標として重要な自由度を特定しました。
3. 新規性と解決した問題:
この研究の新規性は、大規模なシステムにおけるNAMDシミュレーションを加速するための実用的なアプローチを提供し、特にホスト-ゲスト複合体システムにおける光化学反応の研究に応用可能である点にあります。また、ゲスト分子の励起状態の動力学をガス相と限定空間内で比較分析することで、環境が光異性化率に与える影響を明らかにすることができました。
4. 未解決の問題:
将来的には、さらに多くのホスト-ゲストシステムでの検証が必要であり、機械学習モデルの精度を向上させることや、さらに複雑な化学反応に対するシミュレーションの適用性を高めるための研究が求められています。また、機械学習アプローチの一般化や、他の科学分野への応用可能性の探求も重要な未解決問題として挙げられます。
title:
Ultrafast Dynamics in Spatially Confined Photoisomerization: Accelerated Simulations through Machine Learning Models
author:
Weijia, Xu, Haoyang, Xu, Jin, Wen, Meifang, Zhu
date:
2024-09-23
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-53vnx-v2?rft_dat=source%3Ddrss
Modeling Boltzmann weighted structural ensembles of proteins using AI based methods
1. 与えられた論文の目的:
このレビューは、バイオ分子のダイナミクスと薬物発見を理解する上で重要なボルツマン加重構造アンサンブルを生成するためのAI駆動手法の最近の進展に焦点を当てています。具体的には、構造アンサンブルのより正確で効率的なサンプリングに向けたディープラーニングモデルの進化について議論しています。
2. 使用されたデータや情報:
このレビューでは、AIと伝統的な分子動力学技術、実験の統合に関する情報が用いられています。また、AlphaFold2のようなディープラーニングモデルの進展が、構造アンサンブルのサンプリングの精度と効率をどのように向上させているかについてのデータが参照されています。
3. 新規性や解決された問題:
このレビューの新規性は、AIを用いてバイオ分子の構造アンサンブルを生成する方法の進化に関する包括的な議論にあります。特に、AlphaFold2のようなモデルが導入されたことで、従来の方法では難しかった高精度な構造予測が可能になり、薬物発見やタンパク質ダイナミクスの研究における構造的な理解が深まりました。
4. 未解決の問題:
将来的には、AI駆動の研究で取り組むべき未解決の問題として、構造アンサンブルのサンプリングにおけるさらなる精度の向上、多様なバイオ分子に対する適用の拡大、実験データとの統合をより進めることが挙げられます。これにより、より実用的で詳細なバイオ分子の動態解析が可能になることが期待されています。
title:
Modeling Boltzmann weighted structural ensembles of proteins using AI based methods
author:
Xinyu, Gu, Akashnathan, Aranganathan, Dedi, Wang, Bodhi, Vani, Pratyush, Tiwary
date:
2024-09-23
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-6f9h6-v2?rft_dat=source%3Ddrss
Nano Trees: Nanopore signal processing and sublevel fitting using Decision Trees
1. 与えられた論文の目的:
固体ナノポア実験の複雑さが増すにつれて、生体分子の詳細を決定するための結果として得られる電気信号の解析が課題となっています。この研究では、測定の電子機器の帯域幅の限界に近づく一時的な信号特性を持つ場合に、最先端の技術が性能を発揮できないという問題に対処しています。
2. 使用されたデータや情報:
この研究では、「Nano Trees」と呼ばれるアルゴリズムを用いて、ピースワイズ定数関数にフィットする方法を提案しています。また、実際のデータセットと合成データセットの両方において、アルゴリズムの性能を実証しています。
3. 論文の新規性や解決した問題:
このアルゴリズムは、機械学習アルゴリズムを活用して、ナノポアイオン電流信号の特徴であるノイズが多いピースワイズ定数データに正確にフィットすることができます。これにより、測定システムの立ち上がり時間の2倍以上の短い過渡現象に対しても正確なフィットが可能となり、高速な分子トランスロケーションの領域での一般性と精度を強調しています。
4. 将来の未解決問題:
この研究では、高速な分子トランスロケーションを正確に捉えるための手法を提供していますが、より広範な生物学的および化学的条件下でのアルゴリズムの適用可能性や、さらに高速なイベントを捉えるための測定技術およびアルゴリズムの改善が今後の課題として残されています。
title:
Nano Trees: Nanopore signal processing and sublevel fitting using Decision Trees
author:
Kyle, Briggs, Vincent, Tabard-Cossa, Paula, Branco, James, Harden, Philipp, Mensing, Deekshant, Wadhwa
date:
2024-09-23
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-7mnqb?rft_dat=source%3Ddrss
Protocols for metallo- and serine-β-lactamase free energy predictions: insights from cross-class inhibitors
1. 与えられた論文の目的:
この研究の目的は、相対結合自由エネルギー（RBFE）計算を用いて、特に金属を含むタンパク質（メタロプロテイン）に直接配位するリガンドを持つシステムのシミュレーションとセットアップの課題に対処することです。具体的には、セリン-β-ラクタマーゼ（SBL）であるKPC-2と、二つの活性部位亜鉛イオンを持つメタロ-β-ラクタマーゼ（MBL）であるVIM-2のRBFE法の性能を評価しています。
2. 使用されたデータや情報:
この研究では、VIM-2に結合する既知のリン酸基ベースの阻害剤を用いて、リガンド-亜鉛相互作用のモデリングに二つの異なるアプローチを試験しました。一つ目は、FF14SB亜鉛パラメーターを亜鉛とその配位残基間の調和拘束と組み合わせた拘束ベースのアプローチ、二つ目は亜鉛メタロプロテイン用のアップグレードされたAmber力場（UAFF）を使用し、部分電荷と非結合項を調整しました。また、分子力学（MM）および量子力学/分子力学（QM/MM）シミュレーションを実施し、亜鉛の配位が保持されているかを評価しました。
3. 新規性や解決できた問題:
この研究の新規性は、メタロプロテイン-リガンドシステムの予測自由エネルギー推定のために、単純な金属パラメーターモデルを提供することにあります。特に、UAFFアプローチは、拘束アプローチと比較して相関を改善しました。また、KPC-2の結合自由エネルギーの推定値は、予想された文献の精度内であり、リガンドとの相互作用を正確に評価することが可能であることを示しています。
4. 未解決の問題:
今後の課題としては、金属サイトへのリガンドの配位をモデリングする際の使用の容易さ、精度の向上が挙げられます。また、単純な金属パラメーターモデルは予測自由エネルギー推定にある程度の効果を提供するものの、さらなる改善が必要であることが示されています。
title:
Protocols for metallo- and serine-β-lactamase free energy predictions: insights from cross-class inhibitors
author:
Jonna Jasmin, Güven, Papu, Kalita, Marko, Hanževački, Adrian, Mulholland, Antonia, Mey
date:
2024-09-23
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-9ksxr?rft_dat=source%3Ddrss
A Machine Learning Model for the Prediction of Water Contact Angles on Solid Polymers
1. 目的:
この研究の主な目的は、固体ポリマーの表面上の水接触角（WCA）を予測する教師付き機械学習（ML）モデルを開発することです。このモデルは、XGBoostアルゴリズムを使用しており、水と固体表面との相互作用、特に表面の濡れやすさ（親水性または疎水性）を理解するために使用されます。
2. 使用されたデータや情報:
この研究では、実験的特徴と計算的特徴の範囲を使用してモデルを開発しています。具体的には、固体ポリマーの表面の水接触角を実験的に測定したデータと、表面化学を変更するコーティングや新材料の理論的アプローチに基づく計算データが含まれています。
3. 新規性と解決できた問題:
この研究の新規性は、教師付き機械学習モデルを使用して固体ポリマーの表面の水接触角を予測する方法にあります。これにより、実験的なアプローチだけでなく、計算的な特徴を含めることで、新しいポリマーやコーティングの設計を「下から上へ」の計算設計として行うことが可能になりました。また、予測の平均絶対誤差（MAE）が5.0°未満という高い精度を達成しています。
4. 未解決問題:
将来的には、さらに多様な固体材料に対する水接触角の予測精度を向上させること、また、異なる環境条件下での表面特性の変化を予測するモデルの拡張が必要です。さらに、実際の応用においては、コーティングや材料の耐久性や環境への影響も考慮に入れた研究が求められます。
title:
A Machine Learning Model for the Prediction of Water Contact Angles on Solid Polymers
author:
Sam, Hay, Jose, Sena, Linus, Johannissen, Jonny, Blaker
date:
2024-09-23
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-3x4rv?rft_dat=source%3Ddrss
Understanding the Granular Behavior of a Unidirectional Molecular Motor Through Combined DFT-Stochastic Simulation Studies
1. 目的:
この研究の目的は、自律的で化学燃料を用いた一方向性分子モーターの動作機構と効率を詳細に理解することです。具体的には、分子が360°一方向に回転するかどうか、またその効率を計算的研究を通じて明らかにすることが目的です。
2. 使用したデータや情報:
この研究では、量子化学的手法として密度汎関数理論（DFT）を用いて反応機構の詳細を解明し、熱力学的および動力学的な情報を得ました。また、ジレスピーのアルゴリズムを用いた正確な確率的シミュレーションも行い、これらの情報を基にシミュレーションを実施しました。これらのアプローチは、まずLeighらによって報告された実際のモーターシステムのアナログに適用され、実験結果と計算結果が正しく一致することを確認しました。
3. 新規性および解決した問題:
この研究の新規性は、実験では追跡できなかった回転過程の最終段階を計算的に解析し、分子モーターが実際に360°一方向に回転するという挙動を確認した点にあります。また、このモーターが燃料反応のエネルギーを完全には利用していないという問題を明らかにし、その効率の低さを指摘しました。
4. 未解決問題:
今後の課題としては、分子モーターの効率を向上させる方法を見つけることが挙げられます。具体的には、燃料反応のエネルギーをより効果的に利用し、一方向性の回転を促進する新たな分子設計や触媒の開発が必要です。
title:
Understanding the Granular Behavior of a Unidirectional Molecular Motor Through Combined DFT-Stochastic Simulation Studies
author:
Priyam, Bajpai, kumar, vanka, shrivatsa, thulasiram
date:
2024-09-23
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-706kv?rft_dat=source%3Ddrss
Direct coordination of phenol reductants to copper enables the Cu(II) reduction in Lytic polysaccharide monooxygenases
1. 目的:
本研究の目的は、銅依存性リチック多糖質モノオキシゲナーゼ（LPMO）の反応において、フェノール還元剤がどのようにして反応を促進するかの新しいメカニズムを明らかにすることです。LPMOはセルロースやキチンなどの難分解性多糖類の分解に関与する重要な酵素であり、その活性化には外部からの電子が必要です。
2. 使用データ・情報:
この研究では、フェノール還元剤によるLPMO-Cu(II)の還元メカニズムを調べるために、様々なメカニズムが検討されました。特に、水の配位置換がフェノール還元剤によって行われる最も有利なメカニズムであることが見出されました。ピログアロール（Pyr）がLPMO-Cu(II)に配位することで、PyrからCu(II)への電子移動と、配位したOH基から隣接するGlu148へのプロトン移動が著しく促進されることが示されました。
3. 新規性と解決した問題:
この研究の新規性は、フェノール還元剤によるLPMO-Cu(II)の還元メカニズムにおいて、水の配位置換が中心的な役割を果たすことを初めて明らかにした点にあります。これにより、プロトン結合型電子移動プロセスが促進されることが解明され、LPMOの活性化メカニズムに関する理解が深まりました。また、LPMOsと銅依存性pMMOとの間で異なる配位子効果がCu(II)還元の機構にどのように影響を与えるかについても詳細に比較・分析が行われました。
4. 未解決の問題:
今後の課題としては、他のフェノール化合物がLPMOの活性化に与える影響をさらに詳細に調査すること、また、異なるタイプのLPMOsでのフェノール還元剤の効果を比較することが挙げられます。これにより、LPMOの反応メカニズムをより広範に理解し、効率的なバイオマス分解戦略の開発に寄与することが期待されます。
title:
Direct coordination of phenol reductants to copper enables the Cu(II) reduction in Lytic polysaccharide monooxygenases
author:
Wei, Peng, Langxing, Liao, Jian, Kuang, Peng, Wu, Xianhang, Sang, Heng, Yin, Changlin, Tian, Lu, Yu, Binju, Wang
date:
2024-09-23
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-cnw9h?rft_dat=source%3Ddrss
Molecular mechanism of rRNA maturation by M5: interplay between conformational flexibility and reactivity
1. 与えられた論文の目的:
この研究は、B. subtilisにおける5S rRNAの成熟プロセスをM5酵素がどのように行っているかを分子レベルで解明することを目的としています。これを達成するために、拡張サンプリング分子動力学シミュレーションと動的QM/MMMD探索を組み合わせて使用しています。
2. 使用されたデータや情報:
この研究では、scissile phosphateの小さな変位と適切な力場を用いて、実験的に再構築された複合体の構造が安定していることを示しています。また、rRNA:M5インターフェースの構造的変動の全体像を明らかにするために拡張サンプリングが重要であること、さらに反応部位の構造に重大な影響を与える可能性があると示しています。
3. 新規性や解決できた問題:
この研究の新規性は、M5酵素の活性部位の前組織化に依存する多様な反応機構の可能性を示唆する豊かな構造的風景を提供することにあります。最も有利な反応経路として、核酸水の脱プロトン化と3'離脱基のMg2+結合水による再プロトン化が関与することが示唆されました。これは、他のRNasesと異なり、2つの活性部位カチオン間の分岐アスパラギン酸や当初のフラストレーションされた水和シェルの放出に依存しないという点で新しい発見です。
4. 未解決の問題:
将来の研究では、異なる構造バシンからの各反応機構の包括的な特性評価をさらに進める必要があります。また、M5酵素の活性部位の構造と機能の関係をさらに詳細に解析することで、より効率的な反応経路を特定することが挙げられます。
title:
Molecular mechanism of rRNA maturation by M5: interplay between conformational flexibility and reactivity
author:
Elise, Duboué-Dijon, Julie, Puyo-Fourtine, Laetitia , Kantin, Milorad, Andelkovic, Carine , Tisné, Inaki, Tunon, Elisa, Frezza
date:
2024-09-23
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-l454b?rft_dat=source%3Ddrss
Assigning the Stereochemistry of Natural Products by Machine Learning
1. 与えられた論文は、何を目的としていますか？:
この研究の主な目的は、自然産物（NPs）の立体化学を自動的に割り当てることができるかどうかを探求することです。具体的には、自然産物の立体化学を機械学習モデルを用いて割り当てるシステムを開発し、その有効性を評価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、オープンアクセスの自然産物データベースであるCOCONUTを使用しました。また、自然産物の構造を表す絶対SMILES記法から立体化学情報を含む異性体SMILES記法への変換を行うトランスフォーマーモデル「NPstereo」を開発し、訓練しました。
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、自然産物の立体化学を自動的に割り当てるための機械学習モデルを開発した点にあります。このモデルは85％以上の全体的な正確性と、各立体中心で95％以上の正確性を達成しており、アルカロイド、ポリケチド、脂質、テルペンなど様々な自然産物クラスに対応しています。これにより、新たに発見された自然産物の立体化学を割り当てたり、訂正するのに役立つ可能性があります。
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？:
今後の課題としては、モデルの精度をさらに向上させること、さまざまな種類の自然産物に対する適用範囲を広げること、そして実際の生物学的または薬学的研究においてこのモデルをどのように活用できるかを探ることが挙げられます。また、異なるデータベースや異なる構造表現方法を用いた場合のモデルの適用性を評価することも重要です。
title:
Assigning the Stereochemistry of Natural Products by Machine Learning
author:
Jean-Louis, Reymond, Markus, Orsi
date:
2024-09-23
link:
https://dx.doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-zz9pw?rft_dat=source%3Ddrss