Resumo Em nosso trabalho anterior, introduzimos o conceito de strings bin de torção angular (TABS), que é uma representação vetorial discreta dos ângulos torsionais de um conformador. Através dessa discretização, os estados conformacionais podem ser contados, resultando em uma estimativa do limite superior do tamanho do conjunto conformacional esperado (nTABS). Além de nTABS ser utilizado como uma medida quantitativa da flexibilidade molecular, TABS em si é uma forma de agrupar os conformadores de uma molécula sem definir limiares. Esse recurso do TABS é especialmente valioso, uma vez que selecionar limiares adequados para métricas como desvio quadrático médio de átomos pesados (RMSD) ou Tanimoto de forma é altamente dependente do sistema e pode, assim, ser desafiador ao trabalhar com grandes conjuntos de moléculas. Aqui, descrevemos a atualização do algoritmo nTABS do pacote TABS desde a última versão. Além disso, apresentamos um estudo de classificação de conjuntos de conformadores por TABS e o comparamos com classificações por uma métrica Tanimoto de forma. Contribuição científica Em contraste com nossa implementação anterior, que tratava da simetria topológica molecular enumerando todas as combinações possíveis que eram simplesmente permutações umas das outras, a nova implementação trata TABS como objetos matemáticos regidos pela teoria dos grupos, especificamente o Lema de Burnside. Essa abordagem requer consideravelmente menos código e proporciona uma notável melhoria na velocidade computacional. O estudo também se baseia em nossa estrutura previamente desenvolvida para comparações de categorização entre TABS e RMSD de átomos pesados. Aqui, mostramos os resultados de uma comparação semelhante com uma métrica Tanimoto de forma, que apóia ainda mais a hipótese de que TABS codificam a forma dos conformadores de maneira significativa.
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Jessica Braun
ETH Zurich
Djahan Lamei
ETH Zurich
Philippe H. Hünenberger
ETH Zurich
Journal of Cheminformatics
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Braun et al. (Mon,) estudou essa questão.
synapsesocial.com/papers/69df2c9ee4eeef8a2a6b1c8b — DOI: https://doi.org/10.1186/s13321-026-01194-6
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