Atomistic Simulations of Wimley–White Pentapeptides: Sampling of Structure and Dynamics in Solution
Notice bibliographique
Résumé
Wimley-White pentapeptides (Ac-WLXLL) can be used as a model system to study lipid-protein interactions as they bind to lipid/water interfaces, like many antimicrobial peptides, and thermodynamic experimental data on their interactions with lipids are available, making them useful for both force field and method testing and development. Here we present a detailed simulation study of Wimley-White (WW) peptides in bulk water to investigate sampling, conformations, and differences due to the different X residue with an eye to future simulations at the lipid/water interface where sampling problems so far have hindered free energy calculations to reproduce the experimental thermodynamic data. We investigate the conformational preferences and slowest relaxation time of WW peptides in bulk water by building Markov State Models (MSM) from Molecular Dynamics (MD) simulation data. We show that clustering based on binning of backbone ϕ, ψ dihedrals in combination with the community detection algorithm of Blondel et al. provides a quick way of building MSM from large data sets. Our results show that in some cases, implied times even in these small peptides range from 224 to 547 ns. The implications of these slow transitions on determining the potential of mean force profiles of peptide interactions with a lipid bilayer are discussed.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».