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In Silico Prediction of Protein Adsorption Energy on Titanium Dioxide and Gold Nanoparticles

机译:在二氧化钛和金纳米粒子上的蛋白质吸附能量中的硅预测

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摘要

The free energy of adsorption of proteins onto nanoparticles offers an insight into the biological activity of these particles in the body, but calculating these energies is challenging at the atomistic resolution. In addition, structural information of the proteins may not be readily available. In this work, we demonstrate how information about adsorption affinity of proteins onto nanoparticles can be obtained from first principles with minimum experimental input. We use a multiscale model of protein–nanoparticle interaction to evaluate adsorption energies for a set of 59 human blood serum proteins on gold and titanium dioxide (anatase) nanoparticles of various sizes. For each protein, we compare the results for 3D structures derived from experiments to those predicted computationally from amino acid sequences using the I-TASSER methodology and software. Based on these calculations and 2D and 3D protein descriptors, we develop statistical models for predicting the binding energy of proteins, enabling the rapid characterization of the affinity of nanoparticles to a wide range of proteins.
机译:将蛋白质吸附到纳米颗粒上的可自由能量在体内熟悉这些颗粒的生物活性,但计算这些能量在原子分辨率上挑战。此外,蛋白质的结构信息可能不容易获得。在这项工作中,我们展示了关于蛋白质的吸附亲和力的信息如何从最小实验输入的第一个原理获得纳米颗粒。我们使用蛋白质纳米粒子相互作用的多尺度模型,以评估用于各种尺寸的金和二氧化钛(锐钛矿)纳米颗粒上的一组59人血清蛋白的吸附能量。对于每种蛋白质,我们使用I-Tasser方法和软件将从实验衍生的3D结构的结果与从氨基酸序列计算到预测的那些结果进行比较。基于这些计算和2D和3D蛋白质描述符,我们开发统计模型以预测蛋白质的结合能量,从而能够快速表征纳米颗粒至各种蛋白质的含量。

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