对基于物理的 in silico 方法进行比较评估,以计算相对溶解度
Adiran Garaizar Suarez1,2, Andreas H Göller1, Michael E Beck2
1Bayer AG, Pharmaceuticals, Structural Biology & Computational Design, Wuppertal, Germany.
使用in silico方法预测相对溶解度可以减少实验. 计算化合物多元化对于准确的预测至关重要,在不同的基于物理的方法中性能不同.
科学领域:
- 计算化学和分子建模.
- 物理化学和热力学.
- 药物发现和材料科学.
背景情况:
- 准确预测相对溶解度对于制药,农业和化学工业至关重要.
- 在 silico 方法提供了一种降低实验成本和优化合成的方法.
- 现有的基于物理的方法需要对各种化学系统进行仔细评估.
研究的目的:
- 评估各种基于物理的计算方法的性能,以预测相对溶解度.
- 确定影响in silico可溶性预测准确性的关键因素.
- 提供关于不同方法在各种溶液-溶剂组合中的适用性的见解.
主要方法:
- 基于量子力学的真溶剂导体样选模型 (COSMO-RS).
- 基于分子动力学的自由能量方法使用OPLS4,OpenFF Sage和GAFF力场.
- 在200多种溶剂-溶解物组合中进行评估.
主要成果:
- 该研究强调了考虑化合物多元化对于准确的相对溶解性预测至关重要.
- 在评估的基于物理的方法中,性能差异很大.
- 方法精度取决于特定的计算方法和正在研究的溶液.
结论:
- 基于物理学的方法对in silico相对溶解度的预测有希望,但需要仔细选择和验证.
- 对分子聚合 (多重化) 的计算对于提高预测准确性至关重要.
- 这项工作增强了对化学研究中计算工具的优势和局限性的理解.
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