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Enregistrement W2080286416 · doi:10.1017/s0033583501003729

Simulation approaches to ion channel structure–function relationships

2001· review· en· W2080286416 sur OpenAlexaff
D. Peter Tieleman, Philip C. Biggin, Graham R. Smith, Mark S.P. Sansom

Notice bibliographique

RevueQuarterly Reviews of Biophysics · 2001
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueIon channel regulation and function
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKcsA potassium channelHelix bundleMolecular dynamicsIon channelChemistryIonNicotinic acetylcholine receptorSolvationHelix (gastropod)CrystallographyNicotinic agonistComputational chemistryProtein structureReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

1. Introduction 475 1.1 Ion channels 475 1.1.1 Gramicidin 476 1.1.2 Helix bundle channels 477 1.1.3 K channels 480 1.1.4 Porins 483 1.1.5 Nicotinic acetylcholine receptor 483 1.1.6 Physiological properties 483 1.2 Simulations 484 1.2.1 Atomistic versus mean-field simulations 484 2. Atomistic simulations 485 2.1 Modelling of ion-interaction parameters 485 2.1.1 Interatomic distances and the problem of ionic radii 486 2.1.2 Solvation energy 487 2.1.3 Hydration shells and coordination numbers 489 2.1.4 Parameters in common use and transferability 491 2.1.5 Summary 491 2.2 Water in pores versus bulk 491 2.2.1 Simple pore models 494 2.2.2 gA 495 2.2.3 Alm 496 2.2.4 LS36 (and LS24) 496 2.2.5 Nicotinic receptor M2δ5 497 2.2.6 Influenza A M2 497 2.2.7 K channels 497 2.2.8 nAChR 498 2.2.9 Porins 498 2.2.10 Relevance 499 2.2.11 Problems with simulations 501 2.3 Dynamics of ions in pores 503 2.3.1 Simple pore models 503 2.3.2 Helix bundles 504 2.3.3 gA and KcsA 505 2.4 Energetics of permeation and ion selectivity 509 2.4.1 Potential and free energy profiles 509 2.4.2 gA 510 2.4.3 α-Helix bundles 511 2.4.4 KcsA 512 2.4.5 Ion selectivity 514 2.4.6 Problems of estimating energetic profiles 515 2.5 Conformational changes 516 2.5.1 gA 516 2.5.2 Alm and LS3 516 2.5.3 KcsA 517 2.6 Protonation states 523 3. Coarse-grained simulations 524 3.1 Introduction 524 3.1.1 Predicting conductance magnitudes 525 3.2 Electro-diffusion: the Nernst–Planck approach 526 3.2.1 Calculating the potential profile from Poisson and PB theory 528 3.2.2 Calculating the potential profile from BD simulations 530 3.2.3 Combining Nernst–Planck and Poisson: PNP 530 3.3 Beyond PNP 532 3.4 BD simulations 532 3.4.1 Basic theory in ion channels 532 3.4.2 Incorporating the environment 533 3.5 Applications 535 3.5.1 Model systems 535 3.5.1.1 Solving the Poisson and PB equation for channel-like geometries 535 3.5.1.2 Comparing PB, PNP and BD 536 3.5.2 Applications to known structures 537 3.5.2.1 gA 537 3.5.2.2 Porin 539 3.5.2.3 LS3 540 3.5.2.4 Alm 542 3.5.2.5 nAChR 542 3.5.2.6 KcsA 543 3.6 pKa calculations 543 3.7 Selectivity 544 3.7.1 Anion/cation selectivity 545 3.7.2 Monovalent/divalent ion selectivity 545 4. Problems 546 4.1 Atomistic simulations 546 4.1.1 Problems 546 4.1.2 Parameters 548 4.2 BD 549 4.3 Mean-field simulations 549 5. Conclusions 550 5.1 Progress 550 5.2 The future 550 6. Acknowledgements 551 7. References 551 Ion channels are proteins that form ‘holes’ in membranes through which selected ions move passively down their electrochemical gradients. The ions move quickly, at (nearly) diffusion limited rates (ca. 107 ions s−1 per channel). Ion channels are central to many properties of cell membranes. Traditionally they have been the concern of neuroscientists, as they control the electrical properties of the membranes of excitable cells (neurones, muscle; Hille, 1992). However, it is evident that ion channels are present in many types of cell, not all of which are electrically excitable, from diverse organisms, including plants, bacteria and viruses (where they are involved in functions such as cell homeostasis) in addition to animals. Thus ion channels are of general cell biological importance. They are also of biomedical interest, as several dizeases (‘channelopathies’) have been described which are caused by changes in properties of a specific ion channel (Ashcroft, 2000). Moreover, passive diffusion channels for substances other than ions are common (porins, aquaporins), as are active membrane transport processes coupled to ion gradients or ATP hydrolysis. An understanding of ion channels may also provide a gateway to understanding these processes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,003

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 Opus0,184
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,128 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations199
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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