Adsorption of an Antimicrobial Peptide on Self-Assembled Monolayers by Molecular Dynamics Simulation
Notice bibliographique
Résumé
We present results of molecular dynamics simulations of the interaction of a 48 amino acid peptide, carnobacteriocin B2, with model hydrophobic, anionic, and cationic self-assembled monolayers (SAMs). The model monolayers were formed by placing alkanethiols, HS-(CH(2))(10)-X, where the terminal functional group X was chosen to be CH(3), COO(-), or NH(3)(+). The carboxylate and amine groups were modeled as either fully charged or partially charged. Furthermore, simulations are presented for nanopatterned SAMs consisting of parallel stripes of hydrophobic/anionic and anionic/cationic SAMs. These simulations help elucidate the mechanisms of interaction of the peptide with model surfaces that emulate the chemical heterogeneity of lipid bilayer membranes or peptide nanoarrays. The simulation results depict how the nanoscale chemical heterogeneity of surfaces can simultaneously alter the peptide's interaction with the surface and its secondary structure. Hydrophobic interactions result in the strongest adsorption of the peptide to the monolayer, simultaneously maintaining the structural integrity of the peptide. Electrostatic interactions, on the other hand, tend to enhance the solvation of the peptide, thereby causing radical changes in the secondary structure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».