Lipid tail chemistry regulates selective membrane interactions with DNA nanoprobes and DNA-based coacervates
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Biological membranes actively regulate their composition to fine-tune their packing, fluidity, phase and surface charge, key properties that influence biomolecular interactions driving essential cellular pathways. While membrane surface charge is often attributed to specific lipid headgroups, the role of acyl-chain chemistry in modulating the interplay between these biophysical membrane properties remains unexplored. Here, we systematically investigate how acyl-chain length and saturation modulate lipid packing, fluidity, and membrane surface charge in zwitterionic lipid membranes. Using amphiphilic DNA nanoprobes as model charged biomolecules, we describe the interplay between packing, fluidity, phase and charge, identifying a packing-dependent guiding principle for membrane interactions that persists in the presence of anionic lipids. We also demonstrate that the identity and hydrophobicity of membrane anchors in nanoprobes significantly influence their binding to membranes. By integrating acyl-chain chemistry and membrane biophysical properties into design criteria for biomolecular attachment, our findings provide a mechanistic framework for engineering membrane interactions with both DNA nanoprobes and DNA-based coacervates. Beyond direct application to biomimetic platforms and synthetic cell engineering, these insights are relevant to lipid-based vaccine nanotechnologies and a fundamental understanding of membrane-biomolecule interactions in living cells. Abstract Figure
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».