MORE-Q,一个用量子力学来进行分子嗅觉受体工程的数据集
Li Chen1, Leonardo Medrano Sandonas2, Philipp Traber3
1Institute for Materials Science and Max Bergmann Center for Biomaterials, TUD Dresden University of Technology, 01062, Dresden, Germany.
Scientific data
|February 22, 2025
概括
我们介绍了MORE-Q,它是用于非共价分子传感器的量子力学数据集. 这一资源有助于理解身体气味飞体与受体相互作用,用于先进的传感器件.
科学领域:
- 计算化学的计算化学
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 生物物理学的生物物理.
背景情况:
- 嗅觉受体 (ORs) 对于检测挥发性分子至关重要.
- 了解传感器设计中的分子相互作用对于开发下一代设备至关重要.
- 氨酸衍生的ORs为新的传感应用提供了潜力.
研究的目的:
- 介绍MORE-Q数据集,这是一个用于分子传感器研究的全面量子力学资源.
- 为素衍生ORs与体臭挥发性分子 (BOV) 相互作用提供结构和电子数据.
- 为预测传感器系统中的绑定特征的机器学习模型建立一个基准.
主要方法:
- 用GFN2-xTB进行量子力学 (QM) 计算,并进行D4分散校正以优化几何.
- 使用高级PBE+D3计算来确定多达39个物理化学性质.
- MORE-Q数据集分为三个子集:BOV受体,BOV受体配置和BOV受体-石墨烯系统.
主要成果:
- MORE-Q数据集包括18个素衍生OR和102个BOV分子的详细QM数据.
- 它包括23,838个BOV受体配置和1,836个BOV受体-石墨烯系统.
- 物理化学性质,包括全球性,局部性和结合性特征,得到了准确的计算.
结论:
- MORE-Q数据集是开发和验证分子传感中的机器学习模型的宝贵基准.
- 它有助于更深入地了解基于嗅觉受体的传感器中的内部和分子间相互作用.
- 这种资源可以加速先进的素衍生嗅觉受体传感器设备的开发.
