Translocation of a polymer through a nanopore across a viscosity gradient
Notice bibliographique
Résumé
The translocation of a polymer through a pore in a membrane separating fluids of different viscosities is studied via several computational approaches. Starting with the polymer halfway, we find that as a viscosity difference across the pore is introduced, translocation will predominately occur towards one side of the membrane. These results suggest an intrinsic pumping mechanism for translocation across cell walls which could arise whenever the fluid across the membrane is inhomogeneous. Somewhat surprisingly, the sign of the preferred direction of translocation is found to be strongly dependent on the simulation algorithm: for Langevin dynamics (LD) simulations, a bias towards the low viscosity side is found while for Brownian dynamics (BD), a bias towards the high viscosity is found. Examining the translocation dynamics in detail across a wide range of viscosity gradients and developing a simple force model to estimate the magnitude of the bias, the LD results are demonstrated to be more physically realistic. The LD results are also compared to those generated from a simple, one-dimensional random walk model of translocation to investigate the role of the internal degrees of freedom of the polymer and the entropic barrier. To conclude, the scaling of the results across different polymer lengths demonstrates the saturation of the directional preference with polymer length and the nontrivial location of the maximum in the exponent corresponding to the scaling of the translocation time with polymer length.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».