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Enregistrement W2323398859 · doi:10.1021/jz301637d

Modeling the Ion Selectivity of the Phosphate Specific Channel OprP

2012· article· en· W2323398859 sur OpenAlexaff
Niraj Modi, Roland Benz, Robert E. W. Hancock, Ulrich Kleinekathöfer

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry Letters · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanopore and Nanochannel Transport Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSelectivityChemistryIonChloridePorinPhosphatePotassiumIon transporterMembraneIon channelInorganic chemistryBiochemistryOrganic chemistryBacterial outer membrane

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ion selectivity of transport systems is an essential property of membranes from living organisms. These entities are used to regulate multifarious biological processes by virtue of selective participation of specific ions in transport processes. To understand this process, we studied the phosphate selectivity of the OprP porin from Pseudomonas aeruginosa using all-atom free-energy molecular dynamics simulations. These calculations were performed to define the energetics of phosphate, sulfate, chloride, and potassium ion transport through OprP. Atomic-level analysis revealed that the overall electrostatic environment of the channel was responsible for the anion selectivity of the channel, whereas the particular balance of interactions between the permeating ions and water as well as channel residues drove the selectivity between different anions. The selectivity of OprP is discussed in light of well-studied ion channels that are highly selective for potassium or chloride.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,125
Score d'incertitude au seuil0,253

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,182 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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