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Enregistrement W4392785690 · doi:10.1098/rspa.2023.0545

Contact-line bending energy controls phospholipid vesicle adhesion

2024· article· lv· W4392785690 sur OpenAlexafffund
Reghan J. Hill, Adel Al-Amodi

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Royal Society A Mathematical Physical and Engineering Sciences · 2024
Typearticle
Languelv
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLipid Membrane Structure and Behavior
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésVesicleAdhesionBendingPhospholipidLine (geometry)Materials scienceBiophysicsChemistryComposite materialBiologyMembraneGeometryBiochemistryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Phospholipid bilayer bending energy is often discarded in the analysis of vesicle adhesion on the basis of a dimensionless parameter w = − Δ U R 0 2 / κ b ≫ 1 (interaction energy Δ U , spherical radius R 0 , bending rigidity κ b ), considered a regime of strong adhesion. In this study, we propose a model by which bending energy in a singular proximity of the contact line balances the adhesion energy. This is developed for a regime in which the membrane correlation length ξ is small compared with the vesicle radius R 0 , so a spherical cap with circular footprint presents an effective contact angle θ . Experiments are conducted in which the adhesion of 1-palmitoyl-2-oleoyl-glycero-3-phosphocholine (POPC) vesicles to hyaluronic acid hydrogel substrates is controlled by tuning the van der Waals attraction with systematic change in the hydrogel concentration. Theoretical interpretation of the data furnishes a dimensionless model parameter α ≈ 2 – 10 for contact angles θ ≈ 20 – 80 ∘ , beyond which vesicles collapse into discs. We show that the van der Waals interaction energy varies in the range − Δ U ≈ 0.14 – 0.68 μ J m − 2 in response to varying the hydrogel concentration in a range c ha ≈ 2 – 10 %. The analysis provides a foundation for exploring vesicle–hydrogel interactions with electro-steric influences; these are poorly understood but pertinent in a wide variety of biological and technological applications.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,002

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,218 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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