Effect of Amino Acid Sequence and pH on Nanofiber Formation of Self-Assembling Peptides EAK16-II and EAK16-IV
Notice bibliographique
Résumé
Atomic force microscopy (AFM) and axisymmetric drop shape analysis-profile (ASDA-P) were used to investigate the mechanism of self-assembly of peptides. The peptides chosen consisted of 16 alternating hydrophobic and hydrophilic amino acids, where the hydrophilic residues possess alternating negative and positive charges. Two types of peptides, AEAEAKAKAEAEAKAK (EAK16-II) and AEAEAEAEAKAKAKAK (EAK16-IV), were investigated in terms of nanostructure formation through self-assembly. The experimental results, which focused on the effects of the amino acid sequence and pH, show that the nanostructures formed by the peptides are dependent on the amino acid sequence and the pH of the solution. For pH conditions around neutrality, one of the peptides used in this study, EAK16-IV, forms globular assemblies and has lower surface tension at air-water interfaces than another peptide, EAK16-II, which forms fibrillar assemblies at the same pH. When the pH is lowered below 6.5 or raised above 7.5, there is a transition from globular to fibrillar structures for EAK16-IV, but EAK16-II does not show any structural transition. Surface tension measurements using ADSA-P showed different surface activities of peptides at air-water interfaces. EAK16-II does not show a significant difference in surface tension for the pH range between 4 and 9. However, EAK16-IV shows a noticeable decrease in surface tension at pH around neutrality, indicating that the formation of globular assemblies is related to the molecular hydrophobicity.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».