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Enregistrement W2054968247 · doi:10.1063/1.3167405

Systematic coarse graining from structure using internal states: Application to phospholipid/cholesterol bilayer

2009· article· en· W2054968247 sur OpenAlexaff
Teemu J. Murtola, Mikko Karttunen, Ilpo Vattulainen

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Chemical Physics · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLipid Membrane Structure and Behavior
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesSyddansk UniversitetAcademy of Finland
Mots-clésBilayerStatistical physicsGranularityMolecular dynamicsChemistryPhospholipidMonte Carlo methodWork (physics)PhysicsChemical physicsMaterials scienceComputational chemistryThermodynamicsMembraneMathematicsComputer scienceStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a two-dimensional coarse-grained (CG) model for a lipid membrane composed of phospholipids and cholesterol. The effective CG interactions are determined using radial distribution functions (RDFs) from atom-scale molecular dynamics simulations using the inverse Monte Carlo (IMC) technique, based on our earlier work [T. Murtola et al., J. Chem. Phys. 121, 9156 (2004); J. Chem. Phys. 126, 075101 (2007)]. Here, the original model is improved by including an internal discrete degree of freedom for the phospholipid tails to describe chain ordering. We also discuss the problem of RDF inversion in the presence of internal states, in general, and present a modified IMC method for their inclusion. The new model agrees with the original models on large-scale structural features such as density fluctuations in pure dipalmitoylphosphocholine and cholesterol domain formation at intermediate concentrations and also indicates that ordered and disordered domains form at all cholesterol concentrations, even if the global density remains uniform. The inclusion of ordering also improves transferability of the interactions between different concentrations, but does not eliminate transferability problems completely. We also present a general discussion of problems related to RDF inversion.

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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,402

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations59
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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