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Enregistrement W1971958558 · doi:10.1063/1.3528004

Mesoscopic dynamics of diffusion-influenced enzyme kinetics

2011· article· en· W1971958558 sur OpenAlexaff
Jiang‐Xing Chen, Raymond Kapral

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Chemical Physics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Structure and Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMesoscopic physicsChemistryMolecular dynamicsKineticsPower lawKinetic energyChemical physicsRate equationThermodynamicsComputational chemistryPhysicsClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A particle-based mesoscopic model for enzyme kinetics is constructed and used to investigate the influence of diffusion on the reactive dynamics. Enzymes and enzyme-substrate complexes are modeled as finite-size soft spherical particles, while substrate, product, and solvent molecules are point particles. The system is evolved using a hybrid molecular dynamics-multiparticle collision dynamics scheme. Both the nonreactive and reactive dynamics are constructed to satisfy mass, momentum, and energy conservation laws, and reversible reaction steps satisfy detailed balance. Hydrodynamic interactions among the enzymes and complexes are automatically accounted for in the dynamics. Diffusion manifests itself in various ways, notably in power-law behavior in the evolution of the species concentrations. In accord with earlier investigations, regimes where the product production rate exhibits either monotonic or nonmonotonic behavior as a function of time are found. In addition, the species concentrations display both t(-1/2) and t(-3/2) power-law behavior, depending on the dynamical regime under investigation. For high enzyme volume fractions, cooperative effects influence the enzyme kinetics. The time dependent rate coefficient determined from the mass action rate law is computed and shown to depend on the enzyme concentration. Lifetime distributions of substrate molecules newly released in complex dissociation events are determined and shown to have either a power-law form for rebinding to the same enzyme from which they were released or an exponential form for rebinding to different enzymes. The model can be used and extended to explore a variety of issues related concentration effects and diffusion on enzyme kinetics.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,216 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations22
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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