Gold nanoparticles partition to and increase the activity of glucose-6-phosphatase in a synthetic phospholipid membrane system
Notice bibliographique
Résumé
Engineered nanomaterials can alter the structure and/or function of biological membranes and membrane proteins but the underlying mechanisms remain unclear. We addressed this using a Langmuir phospholipid monolayer containing an active transmembrane protein, glucose-6-phosphatase (G6Pase). Gold nanoparticles (nAu) with varying ligand shell composition and hydrophobicity were synthesized, and their partitioning in the membrane and effects on protein activity characterized. nAu incorporation did not alter the macroscopic properties of the membrane. Atomic force microscopy showed that when co-spread with other components prior to membrane compression, nAu preferentially interacted with G6Pase and each other in a functional group-dependent manner. Under these conditions, all nAu formulations reduced G6Pase aggregation in the membrane, enhancing catalytic activity 5-6 fold. When injected into the subphase beneath pre-compressed monolayers, nAu did not affect G6Pase activity over 60 minutes, implying they were unable to interact with the protein under these conditions. A small but significant quenching of tryptophan fluorescence showed that nAu interacted with G6Pase in aqueous suspension. nAu also significantly reduced the hydrodynamic diameter of G6Pase in aqueous suspension and promoted catalytic activity, likely via a similar mechanism to that observed in co-spread monolayers. Overall, our results show that nAu can incorporate into membranes and associate preferentially with membrane proteins under certain conditions and that partitioning is dependent upon ligand shell chemistry and composition. Once incorporated, nAu can alter the distribution of membrane proteins and indirectly affect their function by improving active site accessibility, or potentially by changing their native structure and distribution in the membrane.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».