Suppr超能文献

用分子密度泛函理论预测类似药物分子的 FreeSolv 数据库的水合自由能。

Predicting Hydration Free Energies of the FreeSolv Database of Drug-like Molecules with Molecular Density Functional Theory.

机构信息

Maison de la Simulation, CNRS-CEA-Université Paris-Saclay, Gif-sur-Yvette 91191, France.

LIONS, NIMBE, CEA, CNRS, Université Paris-Saclay, Gif-sur-Yvette 91191 France.

出版信息

J Chem Inf Model. 2020 Jul 27;60(7):3558-3565. doi: 10.1021/acs.jcim.0c00526. Epub 2020 Jul 9.

Abstract

We assess the performance of molecular density functional theory (MDFT) to predict hydration free energies of the small drug-like molecules benchmark, FreeSolv. The MDFT in the hypernetted chain approximation (HNC) coupled with a pressure correction predicts experimental hydration free energies of the FreeSolv database within 1 kcal/mol with an average computation time of 2 cpu·min per molecule. This is the same accuracy as for simulation-based free energy calculations that typically require hundreds of cpu·h or tens of gpu·h per molecule.

摘要

我们评估了分子密度泛函理论(MDFT)在预测小分子药物样分子基准 FreeSolv 的水合自由能方面的性能。在超网链逼近(HNC)下耦合压力修正的 MDFT 可以在 1 kcal/mol 的范围内预测 FreeSolv 数据库的实验水合自由能,平均每个分子的计算时间为 2 cpu·min。这与基于模拟的自由能计算的精度相同,后者通常每个分子需要数百个 cpu·h 或数十个 gpu·h。

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