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Enregistrement W2089424800 · doi:10.1103/physreve.88.012705

Physical interactions of fish protamine and antisepsis peptide drugs with bacterial membranes revealed by combination of specular x-ray reflectivity and grazing-incidence x-ray fluorescence

2013· article· en· W2089424800 sur OpenAlexaff
Wasim Abuillan, Emanuel Schneck, Alexander Körner, Klaus Brandenburg, Thomas Gutsmann, Tom Gill, Alexeï Vorobiev, Oleg Konovalov, Motomu Tanaka

Notice bibliographique

RevuePhysical Review E · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLipid Membrane Structure and Behavior
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesEuropean Synchrotron Radiation Facility
Mots-clésMembraneX-ray reflectivitySpecular reflectionIonFluorescenceChemistryMonolayerBiophysicsAnalytical Chemistry (journal)CrystallographyMaterials scienceOpticsReflectivityBiologyBiochemistryChromatographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As a defined model of outer membranes of gram negative bacteria, we investigated the interaction of monolayers of lipopolysacchrides from Salmonella enterica rough strains R90 (LPS Ra) with natural and synthetic peptides. The fine structures perpendicular to the membrane plane and the ion distribution near the interface were determined by specular x-ray reflectivity (XRR) and grazing-incidence x-ray fluorescence (GIXF) in the presence and absence of divalent cations. The unique combination of XRR and GIXF allows for the quantitative identification of different modes of interactions in a high spatial resolution, which cannot be assessed by other experimental methods. Natural fish protamine disrupts the stratified membrane structures in the absence of Ca(2+) ions, while staying away from the membrane surface in the presence of Ca(2+) ions. In contrast, synthetic antisepsis peptide Pep 19-2.5 weakly adsorbs to the membrane and stays near the uncharged sugar units even in the absence of Ca(2+). In the presence of Ca(2+), Pep 19-2.5 can reach the negatively charged inner core without destroying the barrier capability against ions.

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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,505

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations33
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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