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Enregistrement W1966655925 · doi:10.1021/jp806183v

Hydration Water Dynamics Near Biological Interfaces

2008· article· en· W1966655925 sur OpenAlexaff
Margaret E. Johnson, Cecile Malardier‐Jugroot, Rajesh K. Murarka, Teresa Head‐Gordon

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry B · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSpectroscopy and Quantum Chemical Studies
Établissements canadiensRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesNIST Center for Neutron ResearchNational Institute of Standards and TechnologyNational Energy Research Scientific Computing CenterU.S. Department of Energy
Mots-clésMolecular dynamicsAmphiphileChemical physicsPolarizabilityChemistryPeptideSolvationArrhenius equationPolarCrystallographyComputational chemistryMoleculePhysical chemistryPhysicsOrganic chemistryPolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We performed classical molecular dynamics simulations using both fixed-charge and polarizable water and protein force fields to contrast the hydration dynamics near hydrophilic and amphiphilic peptides as a function of temperature. The high peptide concentrations we use serve as a model for the surface of folded proteins where hydration layers around each residue overlap significantly. Through simulation we determine that there are notable differences in the water dynamics analyzed from the outer and inner hydration layer regions of the amphiphilic peptide solution that explains the experimentally observed presence of two translational relaxations, while the hydrophilic peptide solution shows only a single non-Arrhenius translational process with no distinction between hydration layers. Given that water dynamics for the amphiphilic peptide system reproduces all known rotational and translational hydration dynamical anomalies exhibited by hydration water near protein surfaces, our analysis provides strong evidence that dynamical signatures near biological interfaces arises because of frustration in the hydration dynamics induced by chemical heterogeneity, as opposed to just topological roughness, of the protein surface.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,192

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations63
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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