Testing High Concentrations of Membrane Active Antibiotic Chlorhexidine Via Computational Titration and Calorimetry
Notice bibliographique
Résumé
Coarse-grained strategies for membrane simulations are designed to increase efficiency for larger and more complex molecular dynamics simulations. For membrane active antibiotics, the concentration dependence of their action presents a tremendous challenge in simulation scale. In this study, we examine the effects of concentration for the popular membrane active antibacterial drug chlorhexidine. It presents an interesting biophysical modeling test, where from experimental experience we know that model membranes of 1,2-dimyristoyl-sn-glycero-3-phosphocholine (DMPC) can absorb very high quantities of the drug without disruption. We construct a coarse-grained model of chlorhexidine in three different charged states and compare to previous all-atom simulations and new experiments. Using large, long-time, and unbiased simulations of chlorhexidine inserting into the lipid bilayer, we find little changes to the functional structure of a DMPC membrane up through concentrations of 15:100 drug:lipid, where the slowing rate of continued insertion tests the capabilities of even this coarse-grained approach. We validate our simulations with computational calorimetry measurements, and show that they agree with new experimental data from differential scanning calorimetry.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».