Toxicity inhibition strategy of microplastics to aquatic organisms through molecular docking, molecular dynamics simulation and molecular modification
Notice bibliographique
Résumé
In the present study, the combined toxic effect of microplastics and their additives (five) on aquatic organisms (zebrafish) was studied using full factorial design method, molecular docking, and molecular dynamics (MD) simulation technology. The aquatic toxicity control programmer was designed to improve the optimal combination of plasticizer and microplastics based on the design of environment-friendly phthalic acid ester (PAE) derivatives. First, a total of 64 groups of microplastic-additives were designed using the full factorial design method. Next, the microplastic-additives and aquatic receptor protein were docked together, and the binding energy of these complexes was calculated using the MD simulation method. The results revealed that the aquatic toxicity effects of different microplastic-additive combinations were variable; therefore, the optimal combination of microplastics exhibiting the lowest aquatic toxicity effect could be screened out. Base on the analyzing the bonding effect and surrounded amino acid residues between the microplastic additives and receptor protein, the main driving forces for the binding of the microplastic-additive and the protein were hydrophobic force, hydrogen bonding force and electrostatic force. The main effects and the second-order interaction of the microplastic-additives combination were analyzed using the fixed-effect model. The main additives that affect the aquatic toxicity of the microplastics can be known. In addition, based on the MD simulation of the molecular replacement of PAE derivatives, the optimal level of component combination of low aquatic toxicity effect of microplastics was constructed.
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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 ».