Çözücü modeli - Solvent model

İçinde hesaplamalı kimya, bir çözücü modeli çözünmüş yoğun fazların davranışını açıklayan bir hesaplama yöntemidir.[1][2][3] Çözücü modelleri, çözelti içinde yer alan reaksiyonlara ve işlemlere uygulanabilen simülasyonlara ve termodinamik hesaplamalara olanak sağlar. Bunlar biyolojik, kimyasal ve çevresel süreçleri içerir.[1] Bu tür hesaplamalar, gelişmiş anlayışla gerçekleşen fiziksel süreçler hakkında yeni tahminlere yol açabilir.

Solvent modelleri, bilimsel literatürde kapsamlı bir şekilde test edilmiş ve incelenmiştir. Çeşitli modeller genel olarak iki sınıfa ayrılabilir: açık ve örtük modeller, hepsinin kendi avantajları ve dezavantajları vardır. Örtük modeller genellikle hesaplama açısından etkilidir ve çözücü davranışının makul bir açıklamasını sağlayabilir, ancak bir çözünen molekül etrafındaki çözücü yoğunluğundaki yerel dalgalanmaları hesaba katmada başarısız olur. Yoğunluk dalgalanması davranışı, bir çözünen madde etrafındaki çözücü sırasından kaynaklanır ve özellikle çözücü olarak su düşünüldüğünde yaygındır. Açık modeller genellikle hesaplama açısından daha az ekonomiktir, ancak çözücünün fiziksel mekansal olarak çözümlenmiş bir tanımını sağlayabilir. Bununla birlikte, bu açık modellerin birçoğu hesaplama açısından zahmetlidir ve genellikle belirli uydurma yöntemleri ve parametrelendirme nedeniyle bazı deneysel sonuçları yeniden üretmede başarısız olabilir. Hibrit metodolojiler başka bir seçenektir. Bu yöntemler, çözücünün en azından bir miktar uzaysal çözünürlüğünü korurken, hesaplama maliyetini en aza indirmeyi amaçlayan örtük ve açık amaçların yönlerini içerir. Bu yöntemler, doğru şekilde kullanmak için daha fazla deneyim gerektirebilir ve genellikle hesaplama sonrası düzeltme terimleri içerir.[4]

Örtük modeller

Ana makale: Örtük çözme

Örtülü çözücüler veya sürekli çözücüler, örtük çözücü moleküllerinin, bu ortam iyi bir yaklaşımla eşdeğer özellikler verdiği sürece homojen olarak polarize edilebilir bir ortamla değiştirilebileceği varsayımının kabul edildiği modellerdir.[1] Hiçbir belirgin çözücü molekülü mevcut değildir ve bu nedenle açık çözücü koordinatları verilmemiştir. Sürekli modeller, termal olarak ortalamalı ve genellikle izotropik çözücüleri dikkate alır,[3] bu nedenle, birçok durumda çözücüyü makul doğrulukla temsil etmek için yalnızca az sayıda parametre kullanılabilir. Ana parametre, dielektrik sabiti (ε), bu genellikle başka parametrelerle, örneğin çözücü yüzey gerilimi ile desteklenir. Dielektrik sabiti, derecesini tanımlamaktan sorumlu değerdir. polarize edilebilirlik çözücünün. Genel olarak konuşursak, örtük çözücüler için bir hesaplama, bir çözünen maddeyi kiremitli bir boşlukta kapsülleyerek yapılır (aşağıdaki şekle bakın). Çözünen maddeyi içeren boşluk, çözücüyü tanımlayan homojen olarak polarize edilebilir süreklilik içine gömülüdür. Çözünen maddenin yük dağılımı, boşluğun yüzeyindeki sürekli dielektrik alanı karşılar ve çevreleyen ortamı polarize ederek çözünen madde üzerindeki polarizasyonda bir değişikliğe neden olur. Bu, polarizasyondaki değişime bir yanıt olan reaksiyon potansiyelini tanımlar. Bu yinelemeli reaksiyon potansiyeli daha sonra kendi kendine tutarlı olacak şekilde yinelenir. Continuum modelleri, aşağıdakiler dahil olmak üzere yaygın kullanıma sahiptir: güç alanı yöntemler ve kuantum kimyasal durumlar. İçinde kuantum kimyası, ücret dağılımlarının nereden geldiği ab initio yöntemler (Hartree-Fock (HF), HF Sonrası ve Yoğunluk fonksiyonel teorisi (DFT)) örtük çözücü modelleri çözücüyü çözünen madde için bir pertürbasyon olarak temsil eder Hamiltoniyen. Genel olarak matematiksel olarak bu yaklaşımlar şu şekilde düşünülebilir:[3][5][6][7]

Geomview ve Gaussian kullanılarak oluşturulan süreklilik modeli boşluk görüntüsünü polarize edin

Çözücünün örtük yapısının yukarıdaki denklemde matematiksel olarak gösterildiğine dikkat edin, çünkü denklem yalnızca çözünen molekül koordinatlarına bağlıdır. . İkinci sağ terim etkileşim operatörlerinden oluşur. Bu etkileşim operatörleri, gazlı sonsuz olarak ayrılmış bir sistemden sürekli bir çözümde bir sisteme geçmenin bir sonucu olarak sistem tepkilerini hesaplar. Bu nedenle biri bir reaksiyonu modelliyorsa, bu süreç reaksiyonu gaz fazında modellemeye ve bu reaksiyonda Hamiltoniyen'e bir tedirginlik sağlamaya benzer.[4]

Üst: Sürekli çözümleme modellerinde genel olarak dikkate alınan dört etkileşim operatörü. Alt: Sürekli solvasyon modellerinden katkıda bulunan beş Gibbs enerji terimi.[5]

Etkileşim operatörlerinin açık bir anlamı vardır ve fiziksel olarak iyi tanımlanmıştır. 1. - boşluk oluşturma; çözünen maddeyi barındıracak şekilde uygun boyut ve şekildeki çözücüde bir boşluk oluşturmak için harcanan enerjiyi açıklayan bir terim. Fiziksel olarak bu, çözücüde bir boşluk yaratırken çözücü yapısını sıkıştırmanın enerji maliyetidir. 2. dönem - elektrostatik enerji; Bu terim, çözünen ve çözücünün polarizasyonu ile ilgilidir. 3. terim - kuantum mekanik değişim itmesi için bir yaklaşım; örtük çözücü verildiğinde bu terim yalnızca yüksek seviyeli teorik hesaplamalara göre tahmin edilebilir. 4. dönem - kuantum mekaniksel dağılım enerjisi; çözücü yükü dağılımı için bir ortalama alma prosedürü kullanılarak yaklaşık olarak hesaplanabilir.[5]

Bu modeller, modellenen çözücü tek bir işlevle modellenebildiğinde, yani yığıntan önemli ölçüde değişmediğinde yararlı katkılar sağlayabilir. Çözücünün reaksiyon veya işlemde aktif bir bileşen olmadığı durumlarda yaklaşık çözücü etkilerini dahil etmenin yararlı bir yolu da olabilirler. Ek olarak, bilgisayar kaynakları sınırlıysa, açık çözücü molekülleri yerine örtük çözücü yaklaşımı çağrıştırılarak önemli hesaplama kaynakları tasarruf edilebilir. Çözücüyü reaksiyonların hesaplamalı araştırmalarında modellemek ve hidrasyon Gibbs enerjisini tahmin etmek için örtük çözücü modelleri uygulanmıştır (ΔhidG).[8]Birkaç standart model mevcuttur ve hepsi bir dizi durumda başarıyla kullanılmıştır. Polarize edilebilir süreklilik modeli (PCM) yaygın olarak kullanılan örtük bir modeldir ve çeşitli varyantların doğumunu sağlamıştır.[5] Model, Poisson-Boltzmann denklemi, orijinalin bir uzantısıdır Poisson denklemi. Solvasyon Modelleri (SMx) ve Yoğunluğa (SMD) dayalı Solvasyon Modeli de yaygın kullanım gördü. SMx modelleri (burada x, sürümü göstermek için alfasayısal bir etikettir), genelleşmiş Doğum denklem. Bu, rastgele boşluk şekilleri için uygun olan Poisson denkleminin yaklaşık bir değeridir. SMD modeli Poisson-Boltzmann denklemini PCM'ye benzer şekilde çözer, ancak bunu boşluğu oluşturan özel olarak parametrikleştirilmiş bir yarıçap seti kullanarak yapar.[9] COSMO çözme modeli bir başka popüler örtük çözme modelidir.[10] Bu model, tam dielektrik denklemlere hızlı ve sağlam bir yaklaşım olan ve PCM ile karşılaştırıldığında dıştaki şarj hatalarını azaltan ölçeklendirilmiş iletken sınır koşulunu kullanır.[11] Yaklaşımlar, kesin çözümlere 0.07 kcal / mol mertebesinde bir kök ortalama kare sapmasına yol açar.[12]

Açık modeller

Ana makale: Su modeli

Açık çözücü modelleri çözücü moleküllerini açık bir şekilde işler (yani koordinatlar ve genellikle en azından moleküler serbestlik derecelerinin bazıları dahil edilir). Bu, süreklilik modellerinin aksine bir çözünen madde ile doğrudan, spesifik çözücü etkileşimlerinin olduğu daha sezgisel olarak gerçekçi bir resimdir. Bu modeller genellikle moleküler mekanik (MM) ve dinamikler (MD) veya Monte Carlo (MC) simülasyonları, bazı kuantum kimyasal hesaplamalar çözücü kümeleri kullansa da. Moleküler dinamik simülasyonları, bilim insanlarının bir kimyasal sistemin zaman evrimini farklı zaman aralıklarında incelemelerine olanak tanır. Bu simülasyonlar genellikle moleküler mekanik kullanır Kuvvet alanları Bunlar genellikle büyük sistemin özelliklerini ve hareketlerini verimli bir şekilde hesaplayabilen ampirik, parametrize fonksiyonlardır.[6][7] Parametrizasyon genellikle daha yüksek seviyeli bir teori veya deneysel veridir. MC simülasyonları, sistemi bozarak ve tedirginlikten sonraki enerjiyi hesaplayarak bir sistemin potansiyel enerji yüzeyini keşfetmeye izin verir. Algoritmaya yeni bozulmuş sistemi kabul edip etmeme konusunda karar vermede yardımcı olmak için önceki kriterler tanımlanmıştır.

Açık solvent ani atış

Genel olarak, kuvvet alanı yöntemleri, genellikle bağ gerdirme, açı bükme, burulma ve itme ve dispersiyon terimlerini temsil eden terimleri içeren benzer enerji değerlendirme fonksiyonlarına dayanmaktadır. Buckingham potansiyeli veya Lennard-Jones potansiyeli. Su gibi yaygın olarak kullanılan çözücüler genellikle oluşturulmuş idealleştirilmiş modellere sahiptir. Bu idealleştirilmiş modeller, genel doğrulukta önemli bir kayıp olmaksızın enerji hesaplamasında değerlendirilecek olan serbestlik derecelerinin azaltılmasına izin verir; ancak bu, belirli modellerin yalnızca belirli durumlarda yararlı olmasına yol açabilir. TIPXP gibi modeller (burada X, enerji değerlendirmesi için kullanılan site sayısını gösteren bir tam sayıdır)[13] ve suyun basit nokta şarj modeli (SPC) yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu türden tipik bir model, sabit sayıda alan kullanır (genellikle su için üç), her alana parametrize bir nokta yükü ve itme ve dağılım parametresi yerleştirilir. Bu modeller genellikle geometrik olarak, bağ uzunluğu veya açılar gibi sabit geometrinin yönleriyle sınırlandırılmıştır.[14]

Bazı yeni[ne zaman? ] Açık çözücü modellemedeki gelişmeler, şu anda yaratılmakta olan yeni nesil polarize edilebilir kuvvet alanlarıdır. Bu kuvvet alanları, moleküler yük dağılımındaki değişiklikleri açıklayabilir. Çok kutuplu momentlerin moleküllerin yük anizotropisini yansıtabileceği göz önüne alındığında, bu kuvvet alanlarının bir kısmı, nokta yüklerinin aksine çok kutuplu momentleri kullanmak için geliştirilmektedir. Böyle bir yöntem, Biyomoleküler Uygulamalar için Atomik Çok Kutuplu Optimize Edilmiş Enerjetik (AMOEBA) kuvvet alanıdır.[15] Bu yöntem iyonların çözme dinamiklerini incelemek için kullanılmıştır.[1] Yoğun faz sistemlerine uygulanan diğer ortaya çıkan polarize edilebilir kuvvet alanları; Parçalar Arasındaki Etkileşimlerin Toplamı ab initio hesaplanan (SIBFA)[16] ve Kuantum Kimyasal Topoloji Kuvvet Alanı (QCTFF).[17] Polarize su modelleri de üretilmektedir. Sözde yay yükü (COS) modeli, su modellerine, etkileşim alanlarından birinin esnek (ilkbaharda) olması nedeniyle polarize olma yeteneği verir.[18]

Hibrit modeller

Karma modeller, adından da anlaşılacağı gibi, açık ve örtük modeller arasında ortadadır. Hibrit modeller genellikle bir veya diğerine yakın veya açık olarak kabul edilebilir. Karışık kuantum mekaniği ve moleküler mekanik modelleri, (QM / MM ) şemalar bu bağlamda düşünülebilir. Buradaki QM / MM yöntemleri, açık modellere daha yakındır. Çözünen maddeyi içeren bir QM çekirdek işlemine sahip olduğu düşünülebilir ve az sayıda açık çözücü molekülü olabilir. İkinci katman daha sonra MM su moleküllerini içerebilir ve nihai üçüncü bir örtük çözücü katmanı kütlesi temsil eder. Referans Etkileşim Sahası Modeli (RISM), örtük çözücü temsillerine daha yakın olarak düşünülebilir. RISM, solvent yoğunluğunun yerel bir ortamda dalgalanmasına izin vererek solvent kabuğu davranışının bir açıklamasına ulaşır.[1][2][5]

QM / MM yöntemler, sistemin bir bölümünün, örneğin biyolojik bir moleküldeki aktif bölge gibi kuantum mekaniği kullanılarak hesaplanmasını sağlarken, sistemin geri kalanı MM kuvvet alanları kullanılarak modellenir. Örtülü bir çözücü ile üçüncü bir katmana devam ederek, toplu su etkisi, tüm açık çözücü moleküllerini kullanmaktan daha ucuza modellenebilir. QM / MM tekniği ile kullanılabilecek birçok farklı kombinasyon vardır. Alternatif olarak, bir QM bölgesine birkaç açık çözücü molekülü eklenebilir ve çözücünün geri kalanı örtük olarak işlenebilir. Önceki çalışma, açık çözücü moleküllerinin örtük bir çözücüye eklenmesi üzerine karışık sonuçlar göstermiştir. Bir örnek, örtük bir COSMO su modeli ile bir QM hesaplamasına üç adede kadar açık su molekülü ekledi. Sonuçlar, ister örtük ister açık çözücünün tek başına kullanılmasının deney için iyi bir yaklaşım sağladığını, ancak karışık modellerin karışık sonuçlara sahip olduğunu ve muhtemelen eklenen açık çözücü moleküllerinin sayısına bağlı olduğunu göstermektedir.[19]

bir RISM çözücü alanı

Klasik bir istatistiksel mekanik metodolojisi olan RISM, sıvıların integral denklem teorisine (IET) dayanmaktadır. Çözücünün istatistiksel olarak modellenmesiyle, sistemin dinamiklerinin bir değerlendirmesi elde edilebilir. Çözücünün dinamikleri bazı işlemlerde önemli olabileceğinden, bu statik bir modelden daha kullanışlıdır. İstatistiksel modelleme kullanılarak yapılır radyal dağılım işlevi (RDF). RDF, çözücü atomlarını / moleküllerini belirli bir alanda veya referans noktasından belirli bir mesafede konumlandırma olasılığını temsil edebilen olasılık işlevleridir; genellikle çözünen molekül olarak alınır. Çözücü atomlarının ve moleküllerinin referans noktasından yerleştirilme olasılığı RISM teorisinde belirlenebildiği için çözücü kabuk yapısı doğrudan türetilebilir.[20]

Moleküler Ornstein-Zernike denklemi (MOZ), RISM hesaplamaları için başlangıç ​​noktasıdır.[5] MOZ denklemleri içinde bir çözülmüş sistem, 3 boyutlu uzayda üç uzamsal koordinat (r) ve üç açı (Θ) ile tanımlanabilir. Göreli RDF'leri kullanarak, çözülmüş sistem için MOZ denklemleri, toplam korelasyon fonksiyonu h (r - r '; ʘ - ʘ') tanımlayabilir. Denklemler yüksek bir boyutluluğa (6D) sahiptir.

toplam korelasyon fonksiyonudur, bir molekülün diğerine r ile ayrılmış doğrudan etkilerini açıklayan radyal dağılım fonksiyonudur.[5]

Oryantasyonel (açısal) serbestlik derecelerinin kaldırılmasına izin veren küresel simetri varsayımı yaygın bir yaklaşımdır. MOZ denklemi, toplam korelasyon fonksiyonunu ikiye böler. Birincisi, doğrudan korelasyon fonksiyonu c (r), bir parçacığın r mesafesi üzerinde birbiri üzerindeki etkisiyle ilgilidir. İkincisi, dolaylı korelasyon işlevi, bir sistemdeki üçüncü bir parçacığın etkilerini açıklar. Dolaylı korelasyon işlevi, birinci ve üçüncü parçacıklar arasındaki doğrudan korelasyon işlevi olarak verilmiştir. ikinci ve üçüncü parçacıklar arasındaki toplam korelasyon fonksiyonuna ek olarak .[21]

Küresel simetri varsayımıyla Ornstein-Zernike denklemi. ρ sıvı yoğunluğu, r ayırma mesafesi, h (r) toplam korelasyon fonksiyonu, c (r) direkt korelasyon fonksiyonudur.

h (r) ve c (r), MOZ denklemlerinin çözümleridir. H (r) ve c (r) 'yi bulmak için başka bir denklem girilmelidir. Bu yeni denkleme kapanma ilişkisi denir. Tam kapanma ilişkisi bilinmemektedir, çünkü sözde köprü fonksiyonları kesin formun net olmamasıdır, bu nedenle, tahminler sunmalıyız. Birkaç geçerli yaklaşım vardır, ilki kapanış ilişkisindeki bilinmeyen terimleri sıfıra ayarlayan HyperNetted Chain (HNC) idi. Kaba görünmesine rağmen, bazı durumlarda yavaş yakınsama ve farklı davranış göstermesine rağmen, HNC genellikle oldukça başarılı bir şekilde uygulanmıştır.[22] Kısmen Doğrusallaştırılmış Hiper Ağlı Zincir (PLHNC) veya Kovalenko Hirata kapatması için modern bir alternatif kapatma ilişkisi önerilmiştir.[23] PLHNC, kesme değerini aşarsa üstel işlevi kısmen doğrusallaştırır. Bu, denklemlerin çok daha güvenilir bir şekilde yakınsamasına neden olur.[4]

PLHNC kapanışı, ve etkileşim potansiyelidir, tipik bir etkileşim potansiyeli aşağıda gösterilmiştir. T (r), toplam ve doğrudan korelasyon fonksiyonlarının farkı olduğu için dolaylı korelasyon fonksiyonudur.

RISM denklemlerinin çeşitli yaklaşımları vardır. İki popüler yaklaşım 3D RISM ve 1D RISM'dir.[1] Bu yaklaşık RISM modellerinde bilinen eksiklikler vardır. 3D RISM, kavite oluşturma terimi için kötü bir tahmin yapıyor. 1D RISM'in, çözünen madde etrafındaki çözücü yoğunluğunun uzamsal korelasyonlarını tam olarak açıklayamadığı bulunmuştur. Bununla birlikte, her iki yöntemin de hesaplanması hızlıdır, 1B RISM modern bir bilgisayarda birkaç saniye içinde hesaplanabilir ve bu da onu yüksek verimli hesaplama için çekici bir model haline getirir. Hem 3D RISM hem de 1D RISM, tahminlerin geleneksel örtük ve açık modellerle karşılaştırılabilir bir doğruluk düzeyine ulaşmasını sağlayan önerilen düzeltme şemalarına sahiptir.[22][24][25]

COSMO-RS model, komşu moleküllerle etkileşim enerjilerini tahmin etmek için sürekli COSMO hesaplamalarından türetilen yüzey polarizasyon yük yoğunluğunu kullanan başka bir hibrit modeldir. COSMO-RS, yeniden oryantasyonun önemli bir bölümünü ve ilk çözme kabuğundaki hidrojen bağı gibi güçlü yönlü etkileşimleri hesaba katabilir. Termodinamik olarak tutarlı karışım termodinamiği sağlar ve genellikle ek olarak kullanılır. UNIFAC kimya mühendisliği uygulamalarında.

QSAR ve QSPR'ye başvurular

Niceliksel Yapı-Faaliyet İlişkileri (QSAR ) / Kantitatif Yapı-Özellik İlişkileri (QSPR), yoğunlaştırılmış bir çözücü fazında meydana gelen fiziksel süreci doğrudan modelleyemezken, çözücü ve çözme özelliklerinin ve faaliyetlerinin yararlı tahminlerini sağlayabilir; bir çözünen maddenin çözünürlüğü gibi.[26][27][28][4] Bu yöntemler, basit regresyon modellerinden gelişmiş makine öğrenimi yöntemlerine kadar çeşitli şekillerde gelir. Genel olarak, QSAR / QSPR yöntemleri tanımlayıcılar gerektirir; bunlar birçok farklı biçimde gelir ve ilgili bir sistemin fiziksel özelliklerini ve özelliklerini temsil etmek için kullanılır. Tanımlayıcılar genellikle fiziksel bir özellik hakkında bazı bilgileri tutan tek sayısal değerlerdir.[29] Daha sonra tanımlayıcı (lar) ve ilgili özellik arasında bir korelasyon bulmak için bir regresyon modeli veya istatistiksel öğrenme modeli uygulanır. Bilinen bazı veriler üzerinde eğitildikten sonra, bu model tahminler yapmak için benzer bilinmeyen verilere uygulanabilir. Tipik olarak bilinen veriler deneysel ölçümden gelir, ancak tanımlayıcı (lar) ı teorik veya tahmin edilen değerlerle ilişkilendirmek için benzer yöntemlerin kullanılamaması için hiçbir neden yoktur. Şu anda, bu modelleri eğitmek için daha doğru deneysel verilerin kullanılıp kullanılmayacağı, bu tür modellerden gelen tahminin daha doğru olup olmayacağı tartışılmaktadır.[30]

Referanslar

  1. ^ a b c d e f Skyner, R .; McDonagh, J.L., Groom, C.R., van Mourik, T., Mitchell, J. B. O .; Damat, C. R .; Van Mourik, T .; Mitchell, J. B. O. (2015). "Çözümsüz Enerjilerin Hesaplanması ve Çözümdeki Sistemlerin Modellenmesi için Yöntemlerin Gözden Geçirilmesi". Phys. Chem. Chem. Phys. 17 (9): 6174–91. Bibcode:2015PCCP ... 17.6174S. doi:10.1039 / C5CP00288E. PMID  25660403.CS1 bakım: birden çok isim: yazarlar listesi (bağlantı)
  2. ^ a b Tomasi, J .; Mennucci, B., Cammi, R .; Cammi Roberto (2005). "Kuantum Mekanik Sürekli Solvasyon Modelleri". Kimyasal İncelemeler. 105 (8): 2999–3093. doi:10.1021 / cr9904009. PMID  16092826.CS1 bakım: birden çok isim: yazarlar listesi (bağlantı)
  3. ^ a b c Cramer, C. J .; Truhlar, D. G. (1999). "Örtülü Çözme Modelleri: Denge, Yapı, Tayf ve Dinamik". Kimyasal İncelemeler. 99 (8): 2161–2200. doi:10.1021 / cr960149m. PMID  11849023.
  4. ^ a b c d McDonagh, J.L. (2015). Organik İlaç Benzeri Moleküllerin Sulu çözünürlüğünü Hesaplamak ve Hidrofobikliği Anlamak (Tez). St. Andrews Üniversitesi. hdl:10023/6534.
  5. ^ a b c d e f g Mennucci, B .; Cammi, R. Kimyasal fizikte sürekli solvasyon modelleri: teoriden uygulamalara. Wiley Çevrimiçi Kitaplığı. ISBN  9780470515235.
  6. ^ a b Cramer, C.J. (2013). Hesaplamalı Kimyanın Temelleri: Teoriler ve Modeller. John Wiley & Sons.
  7. ^ a b Jensen, F. (2007). Hesaplamalı kimyaya giriş. John Wiley and Sons.
  8. ^ Palmer, D. S .; McDonagh, J.L., Mitchell, J. B.O., van Mourik, T., Fedorov, M.V .; Mitchell, John B. O .; Van Mourik, Tanja; Fedorov, Maxim V. (2012). "Kristalin İlaç Benzeri Moleküllerin İçsel Sulu Çözünürlüğünün İlk İlkeleri". Kimyasal Teori ve Hesaplama Dergisi. 8 (9): 3322–3337. doi:10.1021 / ct300345m. PMID  26605739.CS1 bakım: birden çok isim: yazarlar listesi (bağlantı)
  9. ^ Marenich, A. V .; Truhlar Donald G. (2009). "Çözünen elektron yoğunluğuna ve yığın dielektrik sabiti ve atomik yüzey gerilimleriyle tanımlanan çözücünün süreklilik modeline dayalı evrensel çözme modeli". Fiziksel Kimya B Dergisi. 113 (18): 6378–6396. doi:10.1021 / jp810292n. PMID  19366259.
  10. ^ Klamt, A .; et al. (1993). "COSMO: ekranlama enerjisi ve gradyanı için açık ifadelerle çözücülerde dielektrik taramaya yeni bir yaklaşım". Kimya Derneği Dergisi, Perkin İşlemleri 2 (5): 799–805. doi:10.1039 / P29930000799.
  11. ^ Klamt, A .; et al. (1996). "Sürekli çözme modellerinde dış yükün işlenmesi". Kimyasal Fizik Dergisi. 105 (22): 9972–9980. Bibcode:1996JChPh.105.9972K. doi:10.1063/1.472829.
  12. ^ Klamt, A .; et al. (2015). "IEFPCM ve SS (V) PE Sürekli Solvasyon Yöntemlerinin COSMO Yaklaşımı ile Kapsamlı Bir Karşılaştırması". Kimyasal Teori ve Hesaplama Dergisi. 11 (9): 4220–4225. doi:10.1021 / acs.jctc.5b00601. PMID  26575917.
  13. ^ Price, Daniel J., D. J .; Brooks, C.L. (2004). "Ewald toplama ile simülasyon için değiştirilmiş bir TIP3P su potansiyeli". Kimyasal Fizik Dergisi. 121 (20): 10096–10103. Bibcode:2004JChPh.12110096P. doi:10.1063/1.1808117. PMID  15549884.
  14. ^ Berendsen, H.J.C.; Grigera, J. R .; Straatsma, T.P. (1987). "Etkili çift potansiyellerde eksik terim". Fiziksel Kimya Dergisi. 91 (24): 6269–6271. doi:10.1021 / j100308a038.
  15. ^ Ponder, J. W .; et al. (2010). "AMOEBA Polarize Edilebilir Kuvvet Alanının Mevcut Durumu". Fiziksel Kimya B Dergisi. 114 (8): 2549–2564. doi:10.1021 / jp910674d. PMC  2918242. PMID  20136072.
  16. ^ Goldwaser, E .; et al. (2014). "Ortak kuantum kimyası ve polarize edilebilir moleküler mekaniği ile polikonjuge protein bağlayıcı ligandın konformasyonel analizi. Anizotropi, konjugasyon, polarizasyon ve çok kutuplu transfer edilebilirlik konularını ele alıyor". Moleküler Modelleme Dergisi. 20 (11): 1–24. doi:10.1007 / s00894-014-2472-5. PMID  25367040.
  17. ^ Liem, S. Y .; et al. (2014). "Serinin hidrasyonu: çok kutuplu momentlere karşı nokta yükleri". Fiziksel Kimya Kimyasal Fizik. 16 (9): 4122–4134. Bibcode:2014PCCP ... 16.4122L. doi:10.1039 / C3CP54723J. PMID  24448691.
  18. ^ Haibo, Y .; van Gunsteren, W. F. (2004). "Yayda şarj polarize edilebilir su modelleri yeniden ziyaret edildi: Su kümelerinden sıvı suya buza". Kimyasal Fizik Dergisi. 121 (19): 9549–64. Bibcode:2004JChPh.121.9549Y. doi:10.1063/1.1805516. PMID  15538877.
  19. ^ Kamerlin, S. C. L .; Warshel, Arieh (2009). "Karışık Açık / Örtük Solvasyon Modelleri Fosfat Hidrolizini Çalışmak İçin Güvenilir mi? Süreklilik, Açık ve Karışık Solvasyon Modellerinin Karşılaştırmalı Bir Çalışması". ChemPhysChem. 10 (7): 1125–1134. doi:10.1002 / cphc.200800753. PMID  19301306.
  20. ^ Ratkova, Ekaterina L. (2015). "Moleküler İntegral Denklem Teorisi ile Organik Moleküllerin Solvasyon Termodinamiği: Kimyasal Doğruluğa Yaklaşım" (PDF). Kimyasal İncelemeler. 115 (13): 6312–6356. doi:10.1021 / cr5000283. PMID  26073187.
  21. ^ Pratt, L. R .; Chandler, D. (1977). "Hidrofobik etki teorisi". Kimyasal Fizik Dergisi. 67 (8): 3683–3704. Bibcode:1977JChPh..67.3683P. doi:10.1063/1.435308.
  22. ^ a b Ratkova, E. L .; Fedorov, M.V. (2011). "Çok Parçalı Moleküllerin Hidrasyonsuz Enerjisinin Etkin Tahminleri için RISM ve Keminformatiklerin Kombinasyonu: Bir Organik Kirletici Setine Uygulama". Kimyasal Teori ve Hesaplama Dergisi. 7 (5): 1450–1457. doi:10.1021 / ct100654h. PMID  26610135.
  23. ^ Kovalenko, A .; Hirata, F. (1999). "Kohn-Sham yoğunluk fonksiyonel teorisi ve üç boyutlu referans etkileşim site modeli ile bir metal-su arayüzünün kendi kendine tutarlı açıklaması". Kimyasal Fizik Dergisi. 110 (20): 10095–10112. Bibcode:1999JChPh. 11010095K. doi:10.1063/1.478883.
  24. ^ Palmer, D. S .; Ratkova, Ekaterina L; Fedorov, Maxim V (2010). "Hidrasyonsuz enerjileri hesaplamak için evrensel bir yönteme doğru: Kısmi molar hacim düzeltmeli bir 3B referans etkileşim bölgesi modeli". Journal of Physics: Yoğun Madde. 22 (49): 492101. Bibcode:2010JPCM ... 22W2101P. doi:10.1088/0953-8984/22/49/492101. PMID  21406779.
  25. ^ Misin, M .; Maxim V. Fedorov, David S. Palmer; Palmer, David S. (2015). "İletişim: 3D-RISM'den geniş bir sıcaklık aralığında doğru hidrasyon içermeyen enerjiler" (PDF). Kimyasal Fizik Dergisi. 142 (9): 091105. Bibcode:2015JChPh.142i1105M. doi:10.1063/1.4914315. PMID  25747054.
  26. ^ McDonagh, J. L .; Nath; De Ferrari, Luna; Van Mourik, Tanja; Mitchell, John B. O. (2014). "Kristalin İlaç Benzeri Moleküllerin İçsel Sulu Çözünürlüğünü Tahmin Etmek İçin Kimformatiği ve Kimyasal Teoriyi Birleştirmek". Journal of Chemical Information and Modeling. 54 (3): 844–856. doi:10.1021 / ci4005805. PMC  3965570. PMID  24564264.
  27. ^ Lusci, A .; Pollastri, G .; Baldi, P. (2013). "Kemoinformatikte Derin Mimariler ve Derin Öğrenme: İlaç Benzeri Moleküller için Sulu Çözünürlüğün Tahmini". Journal of Chemical Information and Modeling. 53 (7): 1563–1575. doi:10.1021 / ci400187y. PMC  3739985. PMID  23795551.
  28. ^ Palmer, D. S .; et al. (2008). "Bir termodinamik döngü ile öz sulu çözünürlüğün tahmin edilmesi". Moleküler Eczacılık. 5 (2): 266–279. doi:10.1021 / mp7000878. PMID  18290628.
  29. ^ Leach, A. R .; Gillet, V.J. (2007). Kemoinformatiğe giriş. Springer. ISBN  978-1-4020-6291-9.
  30. ^ Palmer, D. S .; Mitchell, J. B. O. (2014). "İlaç Benzeri Moleküllerin Sulu Çözünürlüğünü Tahmin Etmede Deneysel Veri Kalitesi Sınırlayıcı Faktör mü?". Moleküler Eczacılık. 11 (8): 2962–2972. doi:10.1021 / mp500103r. PMID  24919008.