An explicit-solvent hybrid QM and MM approach for predicting pKa of small molecules in SAMPL6 challenge.

Prasad, Samarjeet; Huang, Jing; Zeng, Qiao; Brooks, Bernard R

Prasad, Samarjeet; Huang, Jing; Zeng, Qiao; Brooks, Bernard R.

Afiliação

Prasad S; Laboratory of Computational Biology, National Heart, Lung and Blood Institute, National Institutes of Health, Bethesda, MD, 20814, USA. samar.samarjeet@nih.gov.
Huang J; Biophysics and Biophysical Chemistry, The Johns Hopkins University, School of Medicine, Baltimore, MD, 21205, USA. samar.samarjeet@nih.gov.
Zeng Q; School of Life Sciences, Westlake University, 18 Shilongshan Street, Xihu District, Hangzhou, Zhejiang, China.
Brooks BR; Laboratory of Computational Biology, National Heart, Lung and Blood Institute, National Institutes of Health, Bethesda, MD, 20814, USA.

J Comput Aided Mol Des ; 32(10): 1191-1201, 2018 10.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-30276503

Assuntos

Compostos Heterocíclicos/química; Modelos Químicos; Solventes/química; Teoria da Densidade Funcional; Concentração de Íons de Hidrogênio; Estrutura Molecular; Termodinâmica; Água/química

Palavras-chave

Explicit solvent; Hybrid QM and MM; SAMPL6; pKa prediction

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Texto completo: 1 Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Solventes / Compostos Heterocíclicos / Modelos Químicos Tipo de estudo: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Idioma: En Ano de publicação: 2018 Tipo de documento: Article

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