Dynamic Modeling of Antimicrobial Pore Formation in Engineered Tethered Membranes
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, a mesoscopic-to-observable dynamic model of the pore formation measurement platform is presented. The platform is composed of a controllable engineered tethered membrane. Using the mesoscopic-to-observable model and experimental measurements allows the platform to be used to gain insight into the pore formation dynamics of peptides in biological membranes. These results are useful for the development of novel drugs, gene delivery therapies, and controlling pore formation in cell-like bioreactors. The model consists of coarse-grained molecular dynamics, a continuum model composed of a generalized version of Fick's law of diffusion coupled with surface reaction-diffusion equations, and a fractional order macroscopic model. We consider the pore formation dynamics of the antimicrobial peptide PGLa using the dynamic model and experimental measurements from the platform. The results provide a possible reaction-mechanism for PGLa pore formation in charged and uncharged membranes, which accounts for binding, translocation, and oligomerization of PGLa. The reaction-mechanism suggests that PGLa not only increases the number of pores in negatively charged membranes, but also increases the lifetime of pores compared to PGLa pores in uncharged membranes. Though results for PGLa are presented, the dynamics model and platform can be used to investigate the pore formation dynamics of other peptides.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».