Martini compatible coarse-grained model of polyethylenimine for pulmonary gene delivery
Notice bibliographique
Résumé
Pulmonary gene delivery has demonstrated high specificity for respiratory diseases, offering great control on dosage of therapeutics and side effects. On the other hand, intrinsic barriers in pulmonary systems impose new challenges such as crossing the pulmonary surfactant and evading mucus entrapment. Differences in hydrophobicity of plasma membrane and pulmonary surfactant require different chemistries of gene carriers to improve efficacy. Large-scale coarse-grained (CG) molecular dynamics simulations would facilitate the screening of gene carriers and understanding of the molecular mechanisms involved in pulmonary delivery. Among non-viral carriers, polyethyleneimine (PEI) has been a promising candidate that can be synthesized with various molecular weight, degree of branching, and functionalization. In this work, CG models are developed for PEI and its lipid-functionalized form, within the Martini framework, to provide a platform for exploring structure-function relationships of PEI-based pulmonary delivery systems. Special attention is focused on parameterizing the non-bonded interactions associated with CG PEI, to ensure compatibility with Martini proteins, short interfering RNA, and phospholipids that are essential components in pulmonary gene delivery. The non-bonded parameters are validated by comparing all-atom (AA) and CG potential of mean force (PMF) curves, where the root-mean-square deviations between the AA and CG PMF curves are shown to be comparable to or smaller than those reported in Martini literature.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».