Thermodynamics of nanodisc formation mediated by styrene/maleic acid (2:1) copolymer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Styrene/maleic acid copolymers (SMA) have recently attracted great interest for in vitro studies of membrane proteins, as they self-insert into and fragment biological membranes to form polymer-bounded nanodiscs that provide a native-like lipid-bilayer environment. SMA copolymers are available in different styrene/maleic acid ratios and chain lengths and, thus, possess different charge densities, hydrophobicities, and solubilisation properties. Here, we studied the equilibrium solubilisation properties of the most commonly used copolymer, SMA(2:1), by monitoring the formation of nanodiscs from phospholipid vesicles using 31 P nuclear magnetic resonance spectroscopy, dynamic light scattering, and differential scanning calorimetry. Comparison of SMA(2:1) phase diagrams with those of SMA(3:1) and diisobutylene/maleic acid (DIBMA) revealed that, on a mass concentration scale, SMA(2:1) is the most efficient membrane solubiliser, despite its relatively mild effects on the thermotropic phase behaviour of solubilised lipids. In contrast with previous kinetic studies, our equilibrium experiments demonstrate that the solubilisation of phospholipid bilayers by SMA(2:1) is most efficient at moderately alkaline pH values. This pH dependence was also observed for the solubilisation of native Escherichia coli membranes, for which SMA(2:1) again turned out to be the most powerful solubiliser in terms of the total amounts of membrane proteins extracted.
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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 ».