Lipopolymer gradient diffusion in supported bilayer membranes
Notice bibliographique
Résumé
We measure the gradient diffusion coefficient of a model lipopolymer in supported lipid bilayer membranes from Fourier-transform post-electrophoresis relaxation. The experiments and accompanying quantitative interpretation furnish the concentration dependence of the gradient diffusion coefficient. In striking contrast to the recent measurements of the self-diffusion coefficient from fluorescence recovery after photobleaching, the lipopolymer gradient diffusion coefficient increases with concentration. We interpret the enhancement at small but finite concentrations using the Scalettar-Abney-Owicki (SAO) statistical mechanical theory (1988) and the Bussell-Koch-Hammer (BKH) hydrodynamic theory (1995), which are customarily adopted to model membrane protein dynamics. The SAO theory furnishes an effective disc radius and soft repulsive interaction radius that are comparable to the Flory radius of the unperturbed polyethylene glycol chains. On the other hand, the BKH theory predicts a gradient diffusion coefficient that decreases with disc/membrane protein concentration. Thus, in contrast to membrane proteins, we conclude that lipopolymer hydrodynamic interactions are weak because the principal disturbances are in the low-viscosity aqueous phase. Accordingly, lipopolymer interactions are dominated by thermodynamic interactions among polymer chains. Interestingly, our experiments suggest that increasing (decreasing) the polymer molecular weight should increase (decrease) the relaxation rate of lipopolymer concentration fluctuations.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».