MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4402574661 · doi:10.1021/jacs.4c05760

Uncovering the Pathway of Serine Octamer Magic Number Cluster Formation during Electrospray Ionization: Experiments and Simulations

2024· article· en· W4402574661 sur OpenAlexafffund
Vida Alinezhad, Yuen Ki Ng, Sanvid Mehta, Lars Konermann

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Chemical Society · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMass Spectrometry Techniques and Applications
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésChemistryHistone octamerElectrospray ionizationIonizationMagic number (chemistry)Cluster (spacecraft)SerineElectrosprayChemical physicsMass spectrometryComputational chemistryChromatographyIonBiochemistryElectronic structureOrganic chemistryNucleosomeEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,257 · 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'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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of the American Chemical SocietyMême sujetMass Spectrometry Techniques and ApplicationsTravaux en français237 207