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Enregistrement W4412842891 · doi:10.1021/acscentsci.5c00755

The Martini 3 Lipidome: Expanded and Refined Parameters Improve Lipid Phase Behavior

2025· article· en· W4412842891 sur OpenAlexafffund
Kasper B. Pedersen, Helgi I. Ingólfsson, Daniel P. Ramirez-Echemendía, Luís Borges-Araújo, Mikkel D. Andreasen, Charly Empereur‐mot, Josef Melcr, Tuǧba N. Öztürk, William F. Bennett, Lisbeth R. Kjølbye, Christopher Brasnett, Valentina Corradi, Hanif M. Khan, Elio A. Cino, Jackson Crowley, Hyuntae Kim, Balázs Fábián, Ana C. Borges-Araújo, Giovanni M. Pavan, Guillaume Launay, Fabio Lolicato, Tsjerk A. Wassenaar, Manuel N. Melo, Sebastian Thallmair, Timothy S. Carpenter, Luca Monticelli, D. Peter Tieleman, Birgit Schiøtt, Paulo C. T. Souza, ‪Siewert J. Marrink

Notice bibliographique

RevueACS Central Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLipid Membrane Structure and Behavior
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesLaboratory Directed Research and DevelopmentNational Cancer InstituteFundação para a Ciência e a TecnologiaEuropean Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGrand Équipement National De Calcul IntensifNovo Nordisk FondenCanadian Institutes of Health ResearchDanmarks Frie ForskningsfondH2020 European Research CouncilAlliance de recherche numérique du CanadaCentre National de la Recherche ScientifiqueLawrence Livermore National LaboratoryNovo NordiskChina Scholarship CouncilAarhus Universitets ForskningsfondÉcole Normale Supérieure de LyonU.S. Department of EnergyEuropean CommissionNational Institutes of HealthCanada Research ChairsGovernment of CanadaDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésLipidomePhase (matter)LipidomicsChemistryComputer scienceBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lipid membranes are central to cellular life. Complementing experiments, computational modeling has been essential in unraveling complex lipid-biomolecule interactions, crucial in both academia and industry. The Martini model, a coarse-grained force field for efficient molecular dynamics simulations, is widely used to study membrane phenomena but has faced limitations, particularly in capturing realistic lipid phase behavior. Here, we present refined Martini 3 lipid models with a mapping scheme that distinguishes lipid tails that differ by just two carbon atoms, enhancing the structural resolution and thermodynamic accuracy of model membrane systems including ternary mixtures. The expanded Martini lipid library includes thousands of models, enabling simulations of complex and biologically relevant systems. These advancements establish Martini as a robust platform for lipid-based simulations across diverse fields.

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)0,002
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 GPT0,284
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations41
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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