Nonpolar interactions between trans‐membrane helical EGF peptide and phosphatidylcholines, sphingomyelins and cholesterol. Molecular dynamics simulation studies
Notice bibliographique
Résumé
A molecular dynamics simulation study of four lipid bilayers with inserted trans-membrane helical fragment of epithelial growth factor (EGF) receptor (EGF peptide) was performed. The lipid bilayers differ in their lipid composition and consist of (i) unsaturated phosphatidylcholine (palmitoyloleoylphosphatidylcholine, POPC), (ii) POPC and 20 mol% of cholesterol (Chol), (iii) sphingomyelin (SM) and 20 mol% of Chol, and (iv) SM and 50 mol% of Chol. Only 1 out of 26 residues in the EGF-peptide sequence is polar (Thr). The hydrophobic thickness of each bilayer is different but shorter than the length of the peptide and so, due to hydrophobic mismatch, the inserted peptide is tilted in each bilayer. Additionally, in the POPC bilayer, which is the thinnest, the peptide loses its helical structure in a short three-amino acid fragment. This facilitates bending of the peptide and burying all hydrophobic amino acids inside the membrane core (Figure 1(b)). Bilayer lipid composition affects interactions between the peptide and lipids in the membrane core. Chol increases packing of atoms relative to the peptide side chains, and thus increases van der Waals interactions. On average, the packing around the peptide is higher in SM-based bilayers than POPC-based bilayers but for certain amino acids, packing depends on their position relative to the bilayer center. In the bilayer center, packing is higher in POPC-based bilayers, while in regions closer to the interface packing is higher in SM-based bilayers. In general, amino acids with larger side chains interact strongly with lipids, and thus the peptide sequence is important for the pattern of interactions at different membrane depths. This pattern closely resembles the shape of recently published lateral pressure profiles [Ollila et alJ. Struct. Biol. DOI:10.1016/j.jsb.2007.01.012].
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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 | 0,001 | 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 ».