Uncovering the Pathway of Serine Octamer Magic Number Cluster Formation during Electrospray Ionization: Experiments and Simulations
Notice bibliographique
Résumé
Electrospray ionization (ESI) of serine (Ser) solution generates Ser 8 H + as an abundant magic number cluster. ESI clustering of most other solutes yields nonspecific stoichiometries. It is unclear why Ser 8 H + dominates in the case of Ser, and how Ser 8 H + forms during ESI. Even the location of Ser 8 H + formation is contentious (in solution, in ESI droplets, or elsewhere). Here we unravel key aspects of the l -Ser 8 H + formation pathway. Harsh ion sampling conditions promote the collision-induced dissociation (CID) of regular ESI analytes. Unexpectedly, Ser 8 H + was seemingly resistant against CID during ion sampling, despite its extremely low tandem mass spectrometry (MS/MS) stability. This unusual behavior reveals that Ser 8 H + forms during ion sampling. We propose the following pathway: (1) Nonspecific Ser clusters are released when ESI droplets evaporate to dryness. These initial clusters cover a wide size range, from a few Ser to hundreds or thousands of monomers. (2) The clusters undergo dissociation during ion sampling, mostly via successive loss of neutral monomers. For any source activation voltage, there is a subpopulation of clusters for which this CID cascade tends to terminate at the octamer level, culminating in Ser 8 H + -dominated product distributions. Mobile proton molecular dynamics simulations were used to model the entire pathway. Ser 8 H + structures formed in these simulations were consistent with ion mobility experiments. The most compact structures resembled the model of [ Scutelnic, V. J. Am. Chem. Soc. 2018, 140, 7554–7560], with numerous intermolecular salt bridges and H-bonds. Our findings illustrate how the interplay of association and dissociation reactions across phase boundaries can culminate in magic number clusters.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».