Constant pH simulations with the coarse-grained MARTINI model — Application to oleic acid aggregates
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Long chain fatty acids are biologically important molecules with complex and pH sensitive aggregation behavior. The carboxylic head group of oleic acid is ionizable, with the pK a shifting to larger values, even above a value of 7, in certain aggregate states. While experiments have determined the macroscopic phase behavior, we have yet to understand the molecular level details for this complex behavior. This level of detail is likely required to fully appreciate the role of fatty acids in biology and for nanoscale biotechnological and industrial applications. Here, we introduce the use of constant pH molecular dynamics (MD) simulations with the coarse-grained MARTINI model and apply the method to oleic acid aggregates and a model lipid bilayer. By running simulations at different constant pH values, we determined titration curves and the resulting pK a for oleic acid in different environments. The coarse-grained model predicts positive pK a shifts, with a shift from 4.8 in water to 6.5 in a small micelle, and 6.6 in a dioleoylphosphatidylcholine (DOPC) bilayer, similar to experimental estimates. The size of the micelles increased as the pH increased, and correlated with the fraction of deprotonated oleic acid. We show this combination of constant pH MD and the coarse-grained MARTINI model can be used to model pH-dependent surfactant phase behavior. This suggests a large number of potential new applications of large-scale MARTINI simulations in other biological systems with ionizable molecules.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle