Partial interdigitation of lipid bilayers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A methodology has been developed to detect partial interdigitation of lipid bilayers when a bioactive molecule is intercalated between the polar, interface, or hydrophobic segments. This methodology uses the easily accessible differential scanning calorimetry (DSC) technique as a screening one and the increase of Δ H due to the incorporated drug in lipid bilayers as a diagnostic thermodynamic parameter. The combined use of X‐ray diffraction and Raman spectroscopy complement and confirm the provided by DSC information as it is shown in three classes of molecules, namely AT 1 antagonists, vinca alkaloids, and anesthetic steroids. For the two classes of molecules, AT 1 antagonists and vinca alkaloids, their presence in lipid bilayers results in the increase of Δ H and it is accompanied by the increase of trans:gauche ratio and the decrease of d ‐spacing as depicted by Raman spectroscopy and small‐angle X‐ray diffraction correspondingly, confirming the predictive ability of DSC experiments. When an anesthetic steroid is incorporated in lipid bilayers, neither increase of Δ H nor decrease of d ‐spacing was observed, confirming again the DSC results that show the absence of partial interdigitation of this class of molecules. Molecular dynamics simulations have been carried out for a representative system [(5S)‐1‐benzylo‐5‐(1H‐benzimidazol‐1‐ylo‐methylo)‐2‐pyrrolidinone (MMK3) ligands at 1,2‐dimyristoyl‐sn‐glycero‐3‐phosphocholine (DMPC) lipid bilayer], and the results confirmed the experimental findings. The change of distance at z ‐axis of oxygen atoms at head group of lipid molecule has been measured throughout the simulations. Statistical analysis has shown ∼8.8 Å interdigitation. Derived computational results are encouraging and can be performed to another ligand/lipid system. The development of a theoretical methodology will lead to advance the field and save a valuable time and effort. © 2010 Wiley Periodicals, Inc. Int J Quantum Chem, 2011
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».