Modulating interactions between ligand-coated nanoparticles and phase-separated lipid bilayers by varying the ligand density and the surface charge
Notice bibliographique
Résumé
The interactions between nanoparticles and lipid bilayers are critical in applications of nanoparticles in nanomedicine, cell imaging, toxicology, and elsewhere. Here, we investigate the interactions between nanoparticles coated with neutral and/or charged ligands and phase-separated lipid bilayers using coarse-grained molecular dynamics simulation. Both penetration and adsorption processes as well as the final distribution of the nanoparticles can be readily modulated by varying the ligand density and the surface charge of the nanoparticles. Completely hydrophobic (neutral) nanoparticles with larger size initially preferentially penetrate into the liquid-disordered region of the lipid bilayer and finally transfer into the liquid-ordered region; partially hydrophilic nanoparticles with low or moderate surface charge tend to either distribute in the liquid-disordered region or be adsorbed on the surface of the lipid bilayer, while strongly hydrophilic nanoparticles with high surface charge always reside on the surface of the lipid bilayer. Interactions of the nanoparticles with the lipid bilayers are affected by the surface charge of nanoparticles, hydrophobic mismatch, bending of the ligands, and the packing state of the lipids. Insight in these factors can be used to improve the efficiency of designing nanoparticles for specific applications.
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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 ».