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Universitätsbibliothek Heidelberg
Status: Bibliographieeintrag
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Verfasst von:Riedmiller, Kai [VerfasserIn]   i
 Reiser, Patrick [VerfasserIn]   i
 Bobkova, Elizaveta [VerfasserIn]   i
 Maltsev, Kiril [VerfasserIn]   i
 Gryn’ova, Ganna [VerfasserIn]   i
 Friederich, Pascal [VerfasserIn]   i
 Gräter, Frauke [VerfasserIn]   i
Titel:Predicting reaction barriers of hydrogen atom transfer in proteins
Verf.angabe:Kai Riedmiller, Patrick Reiser, Elizaveta Bobkova, Kiril Maltsev, Ganna Gryn'ova, Pascal Friederich, Frauke Gräter
Ausgabe:Version 1
E-Jahr:2023
Jahr:Feb 13, 2023
Umfang:8 S.
Fussnoten:Gesehen am 14.02.2023
Titel Quelle:Enthalten in: ChemRxiv
Ort Quelle:[Washington, DC] : American Chemical Society (ACS), 2018
Jahr Quelle:2023
Band/Heft Quelle:(2023) vom: 13. Feb., Seite 1-8
Abstract:Hydrogen atom transfer (HAT) reactions are important in many biological systems. As these reactions are hard to observe experimentally, it is of high interest to shed light on them using simulations. Here, we present a machine learning model based on graph neural networks for the prediction of activation energies of HAT reactions in proteins. It is trained on more than 17,000 energy barriers calculated using hybrid density functional theory. We built and evaluated the model in the context of HAT in collagen, but the same workflow can easily be applied to HAT reactions in other biological or synthetic polymers. We obtain for relevant reactions (small reaction distances) a model with good predictive power (R2 <0.9 and mean absolute error of <3 kcal/mol). As the inference speed is high, this model enables evaluations of many chemical situations in rapid succession. When combined with molecular dynamics in a kinetic Monte-Carlo scheme, the model paves the way toward reactive simulations.
DOI:doi:10.26434/chemrxiv-2023-7hntk
URL:Bitte beachten Sie: Dies ist ein Bibliographieeintrag. Ein Volltextzugriff für Mitglieder der Universität besteht hier nur, falls für die entsprechende Zeitschrift/den entsprechenden Sammelband ein Abonnement besteht oder es sich um einen OpenAccess-Titel handelt.

kostenfrei: Volltext: https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2023-7hntk
 kostenfrei: Volltext: https://chemrxiv.org/engage/chemrxiv/article-details/63e60790fcfb27a31f87e9c0
 DOI: https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2023-7hntk
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
Bibliogr. Hinweis:Forschungsdaten: Riedmiller, Kai, 1994 - : Predicting reaction barriers of hydrogen atom transfer in proteins [data]
Sach-SW:Collagen
 Graph Neural Network
 Hydrogen Atom Transfer
 Machine Learning
 Radical
K10plus-PPN:183508432X
Verknüpfungen:→ Sammelwerk

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