Mendeleev Communications
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Правила для авторов

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Mendeleev Commun.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Mendeleev Communications, 2024, том 34, выпуск 6, страницы 776–779
DOI: https://doi.org/10.1016/j.mencom.2024.10.003
(Mi mendc248)
 

Communications

Towards accurate machine learning predictions of properties of the P–O bond cleaving in ATP upon enzymatic hydrolysis

I. V. Polyakova, K. D. Miroshnichenkoa, T. I. Mulashkinaa, A. A. Moskovskya, E. I. Marchenkob, M. G. Khrenovaac

a Department of Chemistry, M.V. Lomonosov Moscow State University, Moscow, Russian Federation
b Department of Materials Science, M.V. Lomonosov Moscow State University, Moscow, Russian Federation
c A.N. Bach Institute of Biochemistry, Russian Academy of Sciences, Moscow, Russian Federation
Аннотация: Molecular dynamic simulations using QM/MM potentials are performed for the enzyme–substrate complex of adenosine triphosphate (ATP) with the motor protein myosin. Machine learning methods are applied to a dataset consisting of the geometry parameters of the active site in the enzyme–substrate complex to predict the Laplacian of electron density at the bond critical point of the PG–O3B bond being broken in ATP. Using a gradient boosting machine learning model, a mean absolute error of 0.01 a.u. and an R2 score of 0.99 are achieved, and it is found that the PG–O3B bond length is the most important feature, contributing 2/3, while other geometry features contribute 1/3.
Ключевые слова: machine learning, myosin, ATP hydrolysis, QM/MM molecular dynamics, Laplacian of electron density.
Тип публикации: Статья
Язык публикации: английский
Дополнительные материалы:
Supplementary_data_1.pdf (1.9 Mb)


Образец цитирования: I. V. Polyakov, K. D. Miroshnichenko, T. I. Mulashkina, A. A. Moskovsky, E. I. Marchenko, M. G. Khrenova, “Towards accurate machine learning predictions of properties of the P–O bond cleaving in ATP upon enzymatic hydrolysis”, Mendeleev Commun., 34:6 (2024), 776–779
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/mendc248
  • https://www.mathnet.ru/rus/mendc/v34/i6/p776
  • Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Mendeleev Communications
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:53
    PDF полного текста:27
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2025