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Enregistrement W4322506479 · doi:10.26434/chemrxiv-2023-p3188-v2

Limitations of atomistic modeling to reveal ejection of proteins from charged nanodroplets

2023· preprint· en· W4322506479 sur OpenAlexafffund
Victor Kwan, Pranav Ballaney, Titiksha Titiksha, Styliani Consta

Notice bibliographique

RevueChemRxiv · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrohydrodynamics and Fluid Dynamics
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesAlliance de recherche numérique du CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésMolecular dynamicsChemical physicsExtrusionProtonationChemistryEthylene glycolIonMolecular modelAqueous solutionCurvatureNanotechnologyMaterials scienceComputational chemistryPhysical chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Molecular dynamics using atomistic modeling is frequently used to extract the mechanisms of macroion release from electrosprayed droplets. However, atomistic modeling is currently feasible for only the smallest window of droplet sizes that omits the droplet history. The relevance of the observations made in this narrow window to the actual droplet evolution has not been addressed. Here, we perform a systematic study of desolvation mechanisms of poly(ethylene glycol) (PEG), protonated peptides of different compositions and protonated proteins in order to examine whether atomistic modeling can establish the extrusion mechanism of proteins from droplets. Atomistic modeling of PEG charging shows that above a critical droplet size charging occurs transiently by transfer of ions from the solvent to the macroion, while below the critical size, the capture of the ion from PEG has a lifetime sufficient for extrusion of the charged PEG from an aqueous droplet. This is the first report of the role of the droplet curvature in the charging of macroions. Modeling of the process in droplets of various sizes allow us to extrapolate the charging mechanisms in systems that cannot be modeled atomistically yet. Simulations even with highly hydrophobic peptides show that partial extrusion of a peptide from the droplet surface is rare relative to desolvation by drying-out of the protonated peptide. Differently from what has been presented in the literature we argue that atomistic simulations have not sufficiently established extrusion mechanism of proteins from droplets and their charging mechanism. Moreover, we argue that release of highly charged proteins can occur in earlier stage of a droplet's lifetime than that that is atomistically modeled. In this earlier stage, we emphasize the key role of jets emanating from a droplet at the point of charge-induced instability in the release of proteins.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,323
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,182 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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