Interaction of an ionic complementary peptide with a hydrophobic graphite surface
Notice bibliographique
Résumé
Protein adsorption on a surface plays an important role in biomaterial science and medicine. It is strongly related to the interaction between the protein residues and the surface. Here we report all-atom molecular dynamics simulations of the adsorption of an ionic complementary peptide, EAK16-II, to the hydrophobic highly ordered pyrolytic graphite surface. We find that, the hydrophobic interaction is the main force to govern the adsorption, and the peptide interchain electrostatic interaction affects the adsorption rate. Under neutral pH condition, the interchain electrostatic attraction facilitates the adsorption, whereas under acidic and basic conditions, because of the protonation and deprotonation of glutamic acid and lysine residues, respectively, the resulting electrostatic repulsion slows down the adsorption. We also found that under basic condition, during the adsorption peptide Chain II will be up against a choice to adsorb to the surface through the hydrophobic interaction or to form a temporary hydrophobic core with the deposited peptide Chain I. These results provide a basis for understanding some of the fundamental interactions governing peptide adsorption on the surface, which can shed new light on novel applications, such as the design of implant devices and drug delivery materials.
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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) | 0,002 | 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 ».