Elucidation of the mechanism and energy barrier for anesthetic triggered membrane fusion in model membranes
Notice bibliographique
Résumé
Membrane fusion is vital for cellular function and is generally mediated via fusogenic proteins and peptides. The mechanistic details and subsequently the transition state dynamics of membrane fusion will be dependent on the type of the fusogenic agent. We have previously established the potential of general anesthetics as a new class of fusion triggering agents in model membranes. We employed two-photon excitation fluorescence cross-correlation spectroscopy (TPE-FCCS) to report on vesicle association kinetics and steady-state fluorescence dequenching assays to monitor lipid mixing kinetics. Using halothane to trigger fusion in 110 nm diameter dioleoylphosphatidylcholine (DOPC) liposomes, we found that lipid rearrangement towards the formation of the fusion stalk was rate limiting. The activation barrier for halothane induced membrane fusion in 110 nm vesicles was found to be ∼40 kJ mol−1. We calculated the enthalpy and entropy of the transition state to be ∼40 kJ mol−1 and ∼180 J mol−1 K−1, respectively. We have found that the addition of halothane effectively lowers the energy barrier for membrane fusion in less curved vesicles largely due to entropic advantages.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».