Role of Charge in Lipid Vesicle Binding and Vesicle Surface Saturation by Gaduscidin-1 and Gaduscidin-2
Notice bibliographique
Résumé
The histidine-rich antimicrobial peptides Gad-1 and Gad-2, from paralogous genes in cod, provide an opportunity to examine the effect of charge and nonelectrostatic factors on peptide-vesicle interaction and on peptide antimicrobial activity. In this study, the dependence of vesicle ζ-potential on peptide concentration has been used to examine the binding of these peptides to model vesicle surfaces at pH = 5.0, for which the charges of Gad-1 and Gad-2 are +8 and +5, respectively, and at pH = 7.0, where their charges are +3 and +1, respectively. Interpreting the observed ζ-potential behaviors as examples of Langmuir adsorption isotherms, it is possible to infer the equilibrium constant for peptide-vesicle binding, the fraction of the peptide bound at low peptide concentration, and the maximum peptide-to-lipid ratio when the vesicle surface is saturated at high peptide concentration. For both peptides, higher peptide charge is found to be correlated with a lower fraction of the peptide being bound to vesicle surfaces at low peptide concentration and with a smaller maximum bound peptide-to-lipid ratio at high peptide concentration. The equilibrium binding constant, on the other hand, is more strongly correlated with the peptide sequence than with the charge. Gad-1, which has been shown to be more biologically active than Gad-2, displayed a significantly higher equilibrium binding constant. These observations suggest that while the maximum peptide density on the vesicle surface is limited by electrostatic interactions, the free energy of peptide binding, like the observed antimicrobial activities of the Gad peptides, is also sensitive to other peptide factors which might, for example, influence hydrophobic interactions.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».