来自SAMPL8挑战的分布系数和水性pKa值的COSMO-RS盲测预测
Michael Diedenhofen1, Frank Eckert2, Selman Terzi2
1Dassault Systèmes Deutschland GmbH, Am Kabellager 11-13, 51063, Cologne, Germany. Michael.diedenhofen@3ds.com.
在SAMPL8挑战中,导体样选模型用于现实的溶解 (COSMO-RS) 准确预测了酸特性 (pKa) 和分布系数 (logD). 在logD预测方面,COSMO-RS获得了顶级排名,pKa的准确度高,证明了它在化学性质预测中的实用性.
科学领域:
- 计算化学计算化学
- 物理化学 物理化学
- 药物发现 药物发现 药物发现
背景情况:
- SAMPL8挑战旨在评估用于预测物理化学性质的计算方法.
- 准确预测酸解离常数 (pKa) 和分布系数 (logD) 对于药物设计和化学过程开发至关重要.
研究的目的:
- 评估COSMO-RS (Conductor like Screening Model for Realistic Solvation) 在预测SAMPL8数据集的pKa和logD值方面的性能.
- 将COSMO-RS预测与实验值和其他提交给挑战的计算方法进行比较.
主要方法:
- 利用COSMO-RS的COSMOtherm实现,使用严格的形状采样来进行logD预测.
- 采用基于COSMO-RS的线性自由能量适合模型来计算pKa预测的微态自由能量.
- 研究了计算和实验pKa值的不同赋值策略,包括基于多数和基于过渡曲线的实验赋值.
主要成果:
- 在所有SAMPL8提交中实现了最准确的logD预测,根平均平方偏差 (RMSD) 为1.36日志单位.
- 在pKa预测中获得第二名,RMSD为3.44日志单位,使用基于多数的分配.
- 通过使用基于实验的赋值将pKa预测RMSD降低到1.65,并使用标准pKa/基 pKa模型进一步降低到1.42 (或不包括异常值的0.89).
结论:
- 特别是在COSMO-RS,特别是COSMOtherm和形状采样,在预测logD值方面表现出很高的准确性.
- 赋值策略的选择显著影响pKa预测的准确性,基于实验过渡曲线的赋值产生了优异的结果.
- 作为一个可靠的工具,COSMO-RS显示出强大的潜力,用于预测与化学和制药研究相关的关键物理化学性质.
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