Using a Péclet number for the translocation of a polymer through a nanopore to tune coarse-grained simulations to experimental conditions
Notice bibliographique
Résumé
Coarse-grained simulations are often employed to study the translocation of DNA through a nanopore. The majority of these studies investigate the translocation process in a relatively generic sense and do not endeavor to match any particular set of experimental conditions. In this manuscript, we use the concept of a Péclet number for translocation, P(t), to compare the drift-diffusion balance in a typical experiment vs a typical simulation. We find that the standard coarse-grained approach overestimates diffusion effects by anywhere from a factor of 5 to 50 compared to experimental conditions using double stranded DNA (dsDNA). By defining a Péclet control parameter, λ, we are able to correct this and tune the simulations to replicate the experimental P(t) (for dsDNA and other scenarios). To show the effect that a particular P(t) can have on the dynamics of translocation, we perform simulations across a wide range of P(t) values for two different types of driving forces: a force applied in the pore and a pulling force applied to the end of the polymer. As P(t) brings the system from a diffusion dominated to a drift dominated regime, a variety of effects are observed including a non-monotonic dependence of the translocation time τ on P(t) and a steep rise in the probability of translocating. Comparing the two force cases illustrates the impact of the crowding effects that occur on the trans side: a non-monotonic dependence of the width of the τ distributions is obtained for the in-pore force but not for the pulling force.
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 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 ».