Large-Scale Density Functional Theory Transition State Searching in Enzymes.
Large-Scale Density Functional Theory Transition State Searching in Enzymes.
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酶中的大规模密度泛函理论过渡态搜索。
DOI：
10.1021/jz5018703
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发表时间：
2014
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Lever G
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Lever G
线性标度量子力学密度泛函理论计算已被应用于研究的分支酸重排预苯酸在大规模模型的枯草芽孢杆菌schorismate酶。通过处理多达2000个原子在一个一致的量子力学理论水平，我们得到一个公正的，几乎无参数的过渡态的几何形状和能量的描述。与水溶液中的反应相比，酶中的反应活化能降低了10.5kcal mol ~（-1），与实验结果吻合较好。自然键轨道分析确定了一些活性位点的残基，是重要的分支酸酯的过渡态稳定。这项基准研究表明，线性标度密度泛函理论技术能够模拟整个酶在从头算量子力学水平的准确性。
Linear-scaling quantum mechanical density functional theory calculations have been applied to study the rearrangement of chorismate to prephenate in large-scale models of theBacillus subtilischorismate mutase enzyme. By treating up to 2000 atoms at a consistent quantum mechanical level of theory, we obtain an unbiased, almost parameter-free description of the transition state geometry and energetics. The activation energy barrier is calculated to be lowered by 10.5 kcal mol–1in the enzyme, compared with the equivalent reaction in water, which is in good agreement with experiment. Natural bond orbital analysis identifies a number of active site residues that are important for transition state stabilization in chorismate mutase. This benchmark study demonstrates that linear-scaling density functional theory techniques are capable of simulating entire enzymes at the ab initio quantum mechanical level of accuracy.
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通讯作者：
Chris-Kriton Skylaris;P. D. Haynes;A. Mostofi;M. Payne
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