Monte Carlo Modeling of Spectral Diffusion Employing Multiwell Protein Energy Landscapes: Application to Pigment–Protein Complexes Involved in Photosynthesis
Notice bibliographique
Résumé
We are reporting development and initial applications of the light-induced and thermally induced spectral diffusion modeling software, covering nonphotochemical spectral hole burning (NPHB), hole recovery, and single-molecule spectroscopy and involving random generation of the multiwell protein energy landscapes. The model includes tunneling and activated barrier-hopping in both ground and excited states of a protein-chromophore system. Evolution of such a system is predicted by solving the system of rate equations. Using the barrier parameters from the range typical for the energy landscapes of the pigment-protein complexes involved in photosynthesis, we (a) show that realistic cooling of the sample must result in proteins quite far from thermodynamic equilibrium, (b) demonstrate hole evolution in the cases of burning, fixed-temperature recovery and thermocycling that mostly agrees with the experiment and modeling based on the NPHB master equation, and (c) explore the effects of different protein energy landscapes on the antihole shape. Introducing the multiwell energy landscapes and starting the hole burning experiments in realistic nonequilibrium conditions are not sufficient to explain all experimental observations even qualitatively. Therefore, for instance, one is required to invoke the modified NPHB mechanism where a complex interplay of several small conformational changes is poising the energy landscape of the pigment-protein system for downhill tunneling.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».