Ternary Synergy of Lys, Dopa, and Phe Results in Strong Cohesion of Peptide Films
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Synergistic interactions between 3,4-dihydroxyphenylalanine (Dopa, Y*), cationic residues, and the aromatic rings have been recently highlighted as influential factors that enhance the underwater adhesion strength of mussel foot proteins and their derivatives. In this study, we report the first ever evidence of a cation–catechol–benzene ternary synergy between Y*, lysine (Lys, K), and phenylalanine (Phe, F) in adhesive peptides. We synthesized three hexapeptides containing a different combination of Y*, K, and F, i.e., (KY*) 3, (KF) 3, and (KY*F) 2, respectively, exploring the relationship between the cohesive performance and molecular architecture of peptides. The peptide with the (KY*F) 2 sequence displays the strongest underwater cohesion energy of 10.3 ± 0.3 mJ m –2 from direct nanoscale surface force measurements. Combined with molecular dynamics simulation, we demonstrated that there are more bonding interactions (including cation-π, π–π, and hydrogen bond interactions) in (KY*F) 2 compared to the other two peptides. In addition, peptide (KY*F) 2 still shows the strongest cohesive energies of 7.6 ± 0.7 and 3.7 ± 0.5 mJ m –2 in acidic and high-ionic strength environments, respectively, although the cohesive energy decreases compared to the value in pure water. Our results further explain the underwater cohesion mechanisms combining multiple interactions and offer insights on designing Dopa containing underwater adhesives.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 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 découle