Oleic Acid Phase Behavior from Molecular Dynamics Simulations
Notice bibliographique
Résumé
Fatty acid aggregation is important for a number of diverse applications: from origins of life research to industrial applications to health and disease. Experiments have characterized the phase behavior of oleic acid mixtures, but the molecular details are complex and hard to probe with many experiments. Coarse-grained molecular dynamics computer simulations and free energy calculations are used to model oleic acid aggregation. From random dispersions, we observe the aggregation of oleic acid monomers into micelles, vesicles, and oil phases, depending on the protonation state of the oleic acid head groups. Worm-like micelles are observed when all the oleic acid molecules are deprotonated and negatively charged. Vesicles form spontaneously if significant amounts of both neutral and negative oleic acid are present. Oil phases form when all the fatty acids are protonated and neutral. This behavior qualitatively matches experimental observations of oleic acid aggregation. To explain the observed phase behavior, we use umbrella sampling free energy calculations to determine the stability of individual monomers in aggregates compared to water. We find that both neutral and negative oleic acid molecules prefer larger aggregates, but neutral monomers prefer negatively charged aggregates and negative monomers prefer neutral aggregates. Both neutral and negative monomers are most stable in a DOPC bilayer, with implications on fatty acid adsorption and cellular membrane evolution. Although the CG model qualitatively reproduces oleic acid phase behavior, we show that an updated polarizable water model is needed to more accurately predict the shift in pKa for oleic acid in model bilayers.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».