Entropic estimate of cooperative binding of substrate on a single oligomeric enzyme: An index of cooperativity
在这里，我们系统地研究了在化学稳定条件下，底物分子在单一寡聚酶活性位点上的协同结合。结合底物的平均数和酶催化反应的净速度的研究，制定随机主方程的合作结合这里分类为空间和时间。我们已经估计的熵产生的合作绑定计划的基础上使用的动力学蒙特卡罗技术的单轨迹分析。据发现，总以及介质熵生产显示相同的通用诊断签名检测的协同性，通常其特征在于在反应的净速度。这一特征对于非平衡稳态的总熵产生率也是有效的。我们已经引入了一个指数的协同性，C，定义的比例的missals或等价的，随机系统熵与完全绑定状态的合作和非合作的情况下。协同性的标准在C方面进行了比较与希尔系数，并给出了一个微观的洞察上的合作结合的底物上的一个单一的寡聚酶，其特征通常是由宏观反应速率。
2012-11-26 physics.bio-ph physics.chem-ph q-bio.MN
Comments on Nonrenewal Statistics in the Catalytic Activity of Enzyme Molecules at Mesoscopic Concentrations
众所周知，在酶动力学中，Michaelis-Menten（MM）方程仅适用于稳态酶。我们表明，在以前的工作中得到的结果[物理。107，218301（2011）]与MM方程不一致，不是因为作者认为酶系统处于介观浓度，而是因为他们认为酶系统处于非稳态。底物浓度依赖的平均周转时间是，事实上，在稳定状态下的MM方程一致，无论系统中的酶的数量。
2017-03-13 physics.bio-ph physics.chem-ph
Modeling of solvent flow effects in enzyme catalysis under physiological conditions
本文提出了一种在生理条件下，在明确的有效溶剂中酶催化动力学的随机模型。将具有吸收边界的球形壳中的扩散颗粒的分析计算的第一通过时间密度与从显式模拟获得的密度相结合，以获得酶系统的总反应周期时间的总体概率密度。该方法被用来研究磷酸甘油酸激酶-ADP-双磷酸甘油酸系统中的磷酰基的催化转移，糖酵解的步骤之一。酶-底物结合和反应的直接模拟进行使用的蛋白质的弹性网络模型，和溶剂运动描述的多粒子碰撞动力学，其中包括流体动力学流动的影响。溶剂-酶耦合发生通过明确的分子间相互作用的系统，以及系统中，这种耦合是考虑到包括在多粒子碰撞步骤中的蛋白质和底物，进行了研究，并与模拟流体动力学耦合是不存在的。它表明，周围的酶的溶剂颗粒的流动促进了大规模的铰链运动的酶与结合的基板，并具有显着的影响的概率密度和平均时间尺度的形状的基板附近的酶，结合后的酶的关闭，并完成整个周期的时间。
2012-03-13 cond-mat.soft physics.bio-ph physics.chem-ph
Enzyme kinetics at the molecular level
著名的Michaelis-Menten（MM）表达式提供了酶催化速率和底物浓度之间的基本关系。然而，这种经典表达的有效性仅限于酶和底物的宏观量，因此仅限于波动可忽略不计的过程。最近的实验已经测量了催化速率的波动，揭示了MM方程，虽然对批量有效，但在分子水平上不服从。在这篇迷你评论中，我们展示了新的催化速率波动的统计测量如何识别MM方程总是被违反的制度。这种制度，其特点是酶的周转时间之间的相关性，是一个单一的酶和不可观察的短的经典极限。
2019-05-08 physics.bio-ph physics.chem-ph
Stochastic Modeling of Single Molecule Michaelis Menten Kinetics
我们开发了一个一般的形式主义的单酶动力学在二维底物扩散随机在一个正方形晶格中存在的障碍。该模型的动力学可以有效地解耦为两个随机过程，（a）底物到达酶位点的时间间隔波动和（b）酶反应发生在该网站随机。我们认为，到达时间的分布是一个两个参数的函数指定的基板和无序密度，它正确地再现从蒙特卡罗模拟单酶动力学的二维分布，无论是在存在和不存在的障碍，周转时间。解耦的动力学模型是简单的实现和通用的足够来描述正常和异常的基板扩散。这也表明，底物在单酶系统中的扩散可以解释在最近的实验中观察到的周转时间的不同分布。
2009-01-19 physics.bio-ph physics.chem-ph
Enhanced Diffusion and Chemotaxis of Enzymes
许多酶在底物存在时似乎扩散得更快，并沿其底物的浓度梯度向上或向下漂移。对这些现象的观察，分别称为增强酶扩散（EED）和酶趋化性，导致了酶作为活性物质的新观点。酶的趋化性和EED在生物学中可能很重要，它们在生物技术和纳米技术中可能有实际应用。它们也具有相当大的生物物理意义;事实上，它们的物理机制仍然很不确定。这篇评论提供了一个分析总结的实验研究，这些现象和机制，已被提出来解释它们，并提供了一个视角，该领域的未来发展方向。
2019-10-28 cond-mat.mes-hall physics.bio-ph physics.chem-ph
Waiting Cycle Times and Generalized Haldane Equality in the Steady-state Cycle Kinetics of Single Enzymes
酶动力学是循环的。详细研究了一种更符合实际的Michaelis-Menten动力学可逆三步机理，定义了三种等待周期时间$T$、$T_{+}$、$T_{-}$。结果表明，平均等待循环时间$<T>$、$<T_{+}>$和$<T_{-}>$分别是稳态循环流量$J^{ss}$、前向稳态循环流量$J^{ss}_{+}$和后向稳态循环流量$J^{ss}_{-}$的倒数.我们还证明了以$T_{+}<T_{-}$为条件的$T_{+}$的分布与以$T_{-}<T_{+}$为条件的$T_{-}$的分布是一致的，这被称为广义Haldom等式.因此，以$T_{+}<T_{-}$为条件的$T_{+}$的平均等待周期时间（$<T_{+}| T_{+}<T_{-}>$）和以$T_{-}<T_{+}$为条件的$T_{-}$的平均等待周期时间（$<T_{-}| T_{-}<T_{+} >$）都与$<T>$相同。此外，还定义和讨论了前向和后向步进概率$p^{+},p^{-}$，特别是它们与循环通量和等待循环时间的关系。此外，我们将同样的结果推广到$n$ -步循环，最后，实验和理论基础上的证据也包括在内。
2009-04-15 cond-mat.stat-mech physics.chem-ph
Extended Linear Response for Bioanalytical Applications Using Multiple Enzymes
我们开发了一个框架，用于优化一种新的方法，以扩大生物分析系统和生物传感器的线性范围，通过利用两种酶与不同的动力学响应的输入化学品作为其底物。分析了基于L-赖氨酸-α-氧化酶和赖氨酸-2-单加氧酶的功能设计的用于检测赖氨酸的流动注射安培系统的数据。赖氨酸是后一种酶的同向底物。我们阐明了扩展线性响应范围的机制，并为此类系统的未来应用开发了优化技术。
2013-05-25 cond-mat.soft physics.chem-ph q-bio.MN
Comment on "Relative Diffusivities of Bound and Unbound Protein Can Control Chemotactic Directionality''
这是对最近在朗缪尔发表的一篇论文的评论：曼达尔，N。S.的; Sen，A.结合和未结合蛋白质的相对扩散率可以控制趋化方向性。Langmuir 2021，PMID：34647749 [arXiv：2103.13469]。在这项研究中，Mandal和Sen声称提出了一个新的动力学模型来分析酶分子响应于其底物梯度的定向运动，并推测新的预测是，当底物结合酶的扩散率低于未结合酶的扩散率时，以及当底物结合的酶的扩散率高于未结合的酶的扩散率时沿底物梯度向下移动。他们发展了这个理论方案，提出了一种替代我们以前发表的理论框架[Agudo-Canalejo，J.; Illien，P.;戈勒斯塔尼安河电泳和增强扩散竞争酶的趋化性。Nano Lett. 2018，18，2711-2717; arXiv：2104.02394]。我们证明，尽管他们声称，他们所提出的是完全相同的理论，我们的工作，因此，我们得出结论，他们的新颖性索赔是未经证实的。
2021-10-25 cond-mat.stat-mech physics.bio-ph physics.chem-ph
On the validity of the stochastic quasi-steady-state approximation in open enzyme catalyzed reactions: Timescale separation or singular perturbation?
准稳态近似被广泛用于建立简化的酶催化反应的确定性或随机性模型。在确定性模型中，准稳态近似可以从奇异扰动理论得到数学证明。对于几个封闭的酶促反应，同源扩展的准稳态近似的随机制度，称为随机准稳态近似，已被证明是准确的类似条件下，允许准稳态减少的确定性对应。然而，它最近表明，随机准稳态近似的扩展到一个开放的米氏-Menten反应机制是有效的，只有在一个条件下，这是远比限定符，确保其相应的确定性准稳态近似的有效性更严格的限制。本文从几何奇异扰动理论的角度对这种差异提出了一种可能的解释。这样做，我们说明了一个误解的准稳态近似的应用：时标分离并不意味着奇异扰动。
2021-10-25 cond-mat.stat-mech math.DS physics.chem-ph
Proton tunneling in hydrogen bonds and its implications in an induced-fit model of enzyme catalysis
本文在量子信息理论和热力学的框架下研究了质子隧穿在生物催化中的作用。我们认为，通过两个氢键之间的底物和一个典型的酶，首先催化底物的互变异构化移动到随后的催化量子相关性，并讨论如何酶可以从这些相关性获得其催化效力。特别是，我们表明，经典的变化引起的结合位点的酶传播的量子相关性之间的所有四个氢键原子由于氢键的方向性。如果酶在结合阶段之后迅速返回到其初始状态，则底物以对应于量子叠加的新的过渡态结束。然后，开放量子系统动力学可以自然地在正向方向上驱动反应从主要互变异构形式到次要互变异构形式，而不需要任何额外的催化活性。我们发现，在这种情况下，酶降低了活化能，以至于在互变异构化中没有能量势垒，即使量子相关性迅速衰减。
2018-10-03 physics.chem-ph q-bio.BM quant-ph
On the anti-quasi-steady-state conditions of enzyme kinetics
从理论和实验设计的角度来看，不可逆Michaelis-Menten反应机制的准稳态还原都是令人感兴趣的。一些出版物已致力于扩大参数范围，减少是可能的，通过改进的充分条件。在本说明中，我们补充这些结果展示当地的条件，排除准稳态减少（反准稳态），在经典以及在更广泛的意义上。为此，需要获得必要（而不是充分）条件，并确定这些条件不成立的参数区域。特别是，我们明确地描述参数区域，没有准稳态减少（在任何意义上）是适用的（反准稳态条件），我们还表明-在一个定义明确的意义上-这些参数区域是小的。从另一个角度，我们得到了局部条件的标准或总的准稳态的准确性。也许令人惊讶的是，我们的条件不涉及初始底物。
2022-06-10 math.DS physics.chem-ph q-bio.QM
Questioning the reliability of estimates of enzyme inhibitor constant: Case of competitive inhibition
动力学参数的可靠性是理解细胞系统内酶动力学的关键。本研究提出了使用Lineweaver-Burk图估计K（M），V（max）和K（I）等参数时需要反思的一些注意事项。IC（50）的质量也需要彻底的重新研究，因为它与K（I）和K（M）值直接相关。稳态和非稳态条件下的抑制动力学进行了研究，估计参数的误差与实际值进行比较，以解决其充分性的问题。
2016-10-18 physics.bio-ph physics.chem-ph q-bio.MN
Rigorous estimates for the quasi-steady state approximation of the Michaelis-Menten reaction mechanism at low enzyme concentrations
针对Michaelis-Menten反应机理准稳态近似误差缺乏可靠定量估计的问题，结合相平面分析与微分不等式，推导了初始瞬态阶段的严格界值及慢动力学区域的近似精度，给出了Segel-Slemrod参数下的一阶误差估计。
2024-01-30 math.DS physics.chem-ph q-bio.MN
Exact and approximate solutions for a century-old problem: A general treatment of Henri-Michaelis-Menten enzyme kinetics
对Henri-Michaelis-Menten（HMM）酶动力学提出了不同的看法。在本文的第一部分中，介绍了一个简化但有用的描述，强调了催化过程的循环性质。初始瞬态阶段后的衬底浓度的时间依赖性是在一个简单的方式，免除被称为准稳态近似的数学技术。在论文的第二部分中，得到了HMM动力学的精确一维公式。整个问题被浓缩在一个单一的一个变量的发展方程，这是一个二阶非线性微分方程，和控制参数被减少到三个无量纲量：酶效率，底物减少的初始浓度，酶减少的初始浓度。HMM动力学的精确解作为一组Maclaurin级数得到。从同一个方程，一些近似的解决方案，一些已知的，一些新的，是在一个系统的方式，允许精确评估各自的近似水平和有效性条件。推导的演化方程也被证明是非常适合的数值计算的所有物种的浓度作为时间的函数为任何给定的参数组合。
2009-05-06 physics.chem-ph physics.comp-ph
Stochastic enzyme kinetics and the quasi-steady-state reductions: Application of the slow scale linear noise approximation à la Fenichel
线性噪声近似模型的随机波动从平均场模型的化学反应，展开附近的热力学极限。具体地说，波动服从线性朗之万方程直到$Ω^{-1/2}$阶，其中$Ω$是化学系统的大小（通常是体积）。在不同的时间尺度的存在下，线性噪声近似允许称为\textit{slow scale}线性噪声近似（ssLNA）的准稳态降低。奇怪的是，文献中报道的ssLNA略有不同。报道的ssLNA的差异在于推导的数学核心。在这项工作中，我们直接从几何奇异摄动理论推导出ssLNA，并解释了文献中不同ssLNA的起源。此外，我们讨论了正常双曲性的损失，我们扩展的ssLNA来自几何奇摄动理论的非经典奇摄动问题。在这样做的时候，我们反驳了一个普遍接受的资格的有效性随机准稳态近似的米氏-Menten反应机制。
2022-06-07 cond-mat.stat-mech physics.chem-ph q-bio.QM
Single-enzyme kinetics with branched pathways: exact theory and series expansion
通过单一酶将底物催化转化为产物的连续轮次的进程的特征在于周转时间的分布。建立这种分布对底物浓度[S]的依赖性的最一般形式是单分子酶学中的基本挑战之一。分子马达在其轨道上连续位置的停留时间的分布是一个类似的量。我们推导出[ATP]依赖的前两个时刻的停留时间分布的电机，催化水解ATP绘制输入能量的近似级数展开。我们的结果与分支途径的马达和线性酶途径的相应的表达之前报道的比较提供了深入了解分支的影响。这样的洞察力可能有助于发现这些基本分布的[S]依赖性的最一般形式。
2014-12-10 cond-mat.stat-mech physics.bio-ph physics.chem-ph
A computational method for the systematic screening of reaction barriers in enzymes: Searching for Bacillus circulans xylanase mutants with greater activity towards a synthetic substrate
我们提出了一个半经验（PM 6为基础）的计算方法，系统地估计所有可能的单突变体的影响，在一定半径的活性位点，酶促反应的势垒高度。这种方法的目的不是定量预测的障碍高度，而是为了确定有前途的突变体进一步的计算或实验研究。应用该方法鉴定了环状芽孢杆菌木聚糖酶（BCX）的有希望的单突变体和双突变体，所述单突变体和双突变体具有对人工底物邻硝基苯基β-木二糖苷（ONPX $_2$）增加的水解活性。野生型（WT）BCX的估计反应势垒为18.5 kcal/mol，这与使用过渡态理论从观察到的k $_\text{cat}$提取的17.0 kcal/mol的实验活化自由能值非常一致（Joshi等人，Biochemistry 2001，40，10115）。使用FMO-MP2/PCM/6- 31 G（d）单点重新计算八个单点突变的PM 6反应曲线。PM 6预测了所有八种突变体的势垒高度增加，而FMO预测了八种突变体中六种的势垒高度增加。这两种方法都预测N35 F的势垒变化最大，其中PM 6和FMO预测分别增加9.0和15.8千卡/摩尔。因此，我们得出结论，PM 6是足够准确的，以确定有前途的突变体进行进一步研究。我们制备了一组所有理论上可能的（342）单突变体，其中活性位点的每个氨基酸（除了催化活性残基E78和E172）突变为每隔一个氨基酸。基于单突变体的结果，我们构建了一组111个双突变体，包括所有可能…
2013-05-26 physics.chem-ph q-bio.BM
Universal Bound on the Fano Factor in Enzyme Kinetics
Fano因子是一种可观察到的量化单个酶产物生成的波动，可以揭示有关潜在反应方案的信息。依赖于驱动从底物到产物的转化的热力学亲和力的该Fano因子的下限约束酶循环的中间状态的数目。到目前为止，这个界限只被证明是一个单圈网络的状态。我们表明，可以扩展到任意的多循环网络的约束，与Fano因子约束的有效长度，这是状态的数量和产品的数量之间的比率，在所有周期的最大值。
2015-05-13 cond-mat.stat-mech physics.bio-ph physics.chem-ph
Limitations of the stochastic quasi-steady-state approximation in open biochemical reaction networks
准稳态近似在大型开放化学反应网络中嵌入的Michaelis-Menten反应中的应用是细胞内生化反应的确定性和随机模拟中流行的模型降阶技术。人们经常假设，使用随机准稳态方法得到的减少主方程的预测是在非常好的协议与完整的主方程的预测，提供的确定性准稳态近似的有效性的条件得到满足。我们在这里使用的线性噪声近似表明，这种假设通常是不合理的米氏反应与底物输入，一个开放的嵌入式酶反应的最简单的例子。减少主方程的方法被发现大大高估的内在噪声的大小在低拷贝数的分子。一个简单的公式得到的减少和充分的主方程的衬底浓度波动的方差的预测之间的相对误差。当模拟中等或高效酶时达到最大误差，在这种情况下，误差约为30%。通过随机模拟，使用实验参数值参与蛋白质水解，生物合成和发酵的酶的理论预测进行验证。
2011-10-30 cond-mat.stat-mech physics.chem-ph q-bio.MN
Mechanistic rules for de novo design of enzymes
提出热力学一致模型描述燃料驱动酶的非平衡构象变化与催化机制，通过动量守恒与耗散耦合实现酶功能分岔涌现，可补充机器学习酶设计策略。
2025-05-21 cond-mat.soft cond-mat.stat-mech physics.bio-ph
Emergence of Dynamic Cooperativity in the Stochastic Kinetics of Fluctuating Enzymes
单体酶的动态协同性的特点是在一个非米氏动力学行为。后者被认为与包括由于酶促构象波动引起的多个反应途径的机制有关。单分子荧光光谱学的最新进展为波动酶催化反应的可能机制提供了新的基本见解。在这里，我们提出了一个自下而上的方法来了解酶周转动力学在生理相关的介观浓度通知机制提取单分子随机轨迹。随机的方法，在这里提出的，显示了出现的动态协同性的Michaelis-Menten（MM）动力学的减慢，导致负协同性。对于较少的酶，动态协同出现由于酶的构象波动和分子离散性的综合影响。然而，在酶的数量的增加，抑制酶的构象波动的影响，使动态协同性出现仅仅是由于反应物种的数量的离散变化。这些结果证实了基于平行途径MM机制的波动酶的周转动力学随着酶数目的增加而切换到单途径MM机制。对于大的酶数，收敛到精确的MM方程发生在非常高的底物浓度的限制，作为随机动力学接近确定性行为。
2016-08-11 physics.bio-ph physics.chem-ph q-bio.SC
Stochastic theory of large-scale enzyme-reaction networks: Finite copy number corrections to rate equation models
细胞内的化学反应发生在阿托至飞升的隔室体积中。在如此小的体积中实现的生理浓度意味着相互作用分子的低拷贝数，其结果是浓度的相当大的波动。相比之下，速率方程模型是基于无限大数量的相互作用分子的隐含假设，或者等价地，反应在恒定的宏观浓度下在无限体积中发生。在这篇文章中，我们计算有限体积校正（或等效的有限拷贝数校正）的化学反应网络的速率方程的解决方案，由任意大量的酶催化的反应，被限制在一个小的亚细胞室。这是通过将准稳态假设的介观版本应用于与化学主方程的泊松表示相关联的精确福克-普朗克方程来实现的。该程序产生令人印象深刻的简单和紧凑的表达式的有限体积校正。我们证明，速率方程的预测总是低估了实际的稳态底物浓度的酶反应网络限制在一个小的体积。特别是，我们表明，有限体积校正增加，减少亚细胞体积，减少米氏常数和增加酶饱和度。校正的幅度敏感地依赖于网络的拓扑结构。该理论的预测结果与两种典型的与蛋白质甲基化和代谢相关的网络的随机模拟结果非常一致。
2011-07-25 cond-mat.stat-mech physics.chem-ph q-bio.MN
Conformational Nonequilibrium Enzyme Kinetics: Generalized Michaelis-Menten Equation
在构象非平衡稳态（cNESS）中，酶的周转率受潜在构象动力学的调节。基于离散动力学网络模型，我们使用积分概率通量平衡法推导了构象调节酶促反应的cNESS转换速率。将传统的Michaelis-Menten（MM）速率方程推广到一个广义的形式，它包含了组合循环动力学环中构象布居流引起的非MM校正。当满足构象细致平衡时，周转率降低到MM函数形式，解释了它对许多酶系统的有效性。对于第一次，一个一对一的对应关系之间建立非MM条款和组合循环回路与不平衡的构象电流。在酶促反应中观察到非平衡构象动力学导致的协同性，我们提供了一种新的，严格的手段来预测和表征这种行为。我们的广义MM方程提供了一个系统的方法来探索cNESS酶动力学。
2017-05-16 physics.bio-ph physics.chem-ph q-bio.QM
Transients generate memory and break hyperbolicity in stochastic enzymatic networks
催化速率对底物浓度的双曲线依赖性是酶动力学中的经典结果，由著名的Michaelis-Menten方程量化。这种关系在不同的化学和生物学背景下的普遍存在，最近已经合理化的确定性反应网络的图论分析。然而，实验已经揭示，“分子噪声”--分子尺度上的内在随机性--导致与经典结果的显著偏差，并导致意想不到的效应，如“分子记忆”，即，营业额事件之间的统计独立性的崩溃。在这里，我们表明，通过一种新的分析方法，记忆和非双曲性有一个共同的来源，在一个初始的，可观察到的长，瞬态特有的随机反应网络的多个酶。单一酶的网络不允许这样的瞬变。瞬态产量，渐近，到一个稳定的状态，记忆消失和双曲恢复。我们提出了新的统计措施，定义在周转时间，以区分瞬态和稳态，并将这些实验数据从一个具有里程碑意义的实验，首先观察到分子记忆在一个单一的酶与多个结合位点。我们的研究表明，在分子水平上的催化与一个以上的酶总是包含一个非经典的制度，并提供了洞察如何达到经典的限制。
2020-10-02 physics.bio-ph physics.chem-ph q-bio.BM
Stochastic Total Quasi-Steady-State Approximation for the Michaelis-Menten Scheme
在生物化学系统中，Michaelis-Menten（MM）方案是酶催化动力学的最著名模型之一。在学术文献中，MM近似已经在微分方程模型的背景下进行了深入的研究。然而，在细胞水平上，分子波动有许多重要的后果，因此，随机调查的MM计划往往是必要的。在他们的工作中，Barik等人[Biophysical Journal，95，3563-3574，（2008）]提出了MM方案的随机近似。他们建议用总准稳态近似（tQSSA）速率代替简化主方程中的倾向函数。然而，仅针对特殊情况提供了替代依据，未涵盖tQSSA的整个参数域。在这篇手稿中，我们提出了一个推导的随机tQSSA是有效的整个tQSSA参数域。
2015-01-10 physics.chem-ph
Chirality Selection in Open Flow Systems and in Polymerization
为了理解生命中有机分子的同手性，提出了一个化学反应模型，其中由非手性底物生成手性单体是由相同对映体类型的聚合物催化的。该系统必须是开放的，因为在封闭系统中，通过酶增强的手性单体生产被逆反应中的相关增强所补偿，并且手征对称性是保守的。无交叉抑制的开放流导致在一般模型中的手性选择。在聚合反应中，来自环境的底物的流入和用于催化剂生产以外的目的的手性产物的流出使得系统必然是开放的。发现当底物的注入量在有限区间内时，手征对称性被破坏。随着酶效率的提高，对映体过量的最大值接近1，从而手性选择变得完全。
2005-03-08 physics.bio-ph physics.chem-ph q-bio.PE
Free-Energy Transduction in Chemical Reaction Networks: from Enzymes to Metabolism
我们提供了一个严格的定义，自由能转导和它的效率在任意线性或非线性开放的化学反应网络（CRN）在稳态运行。我们的方法是基于知识的化学计量矩阵和chemostated物种（即物种保持在恒定浓度的环境），以确定的基本电流和部队的熵产生。当一个化学计量平衡过程的电流由于其他过程沿其自发方向流动而被驱动逆其自发方向（由其力设定）时，就会发生转导。在这些制度中，开放CRN作为热力学机器运行。在使用玩具模型举例说明这些一般想法后，我们分析了中心能量代谢。我们将基本电流与代谢途径联系起来，并讨论它们能够吸收自由能的效率。
2022-06-13 cond-mat.stat-mech physics.chem-ph q-bio.MN
Enerzyme: A Framework for Efficient Training of Reactive Neural Network Potentials for Enzyme Catalysis with Application to Methyltransferases
Department of Chemical Engineering, Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院化学工程系）；Department of Chemistry, Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院化学系）
提出Enerzyme框架，结合模块化静电感知NNP架构和自动QM团簇构建，在少于1000个数据点上实现含545原子MTase团簇的近化学精度反应能垒和过渡态预测。
2026-07-03 cs.LG physics.chem-ph q-bio.BM
