Chain-melting phase transition in a lamellar film of dimyristoyl-phosphatidylserine on the surface of a silica hydrosol

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

Structural dynamics of multilayer of dimyristoyl-phosphatidylserine formed on the surface of silica sol with 5 nm nanoparticles size has been investigated by X-ray reflectometry and grazing-incidence diffraction at 71 keV photon energy. Combined model-based and modelless analysis of reflectometry data revealed the structure consisting of a surface monolayer and a stack of lamellar bilayers sandwiched between water layers, with a spatial period of ~ 150 Å. With increase in temperature above the chain-melting point the surface monolayer is observed to transition from a surface crystal phase with minimal area-per-lipid value of (40 ± 1) Å2 to a disordered liquid phase with estimated area-per-lipid value of (52 ± 2) Å2. Under low temperatures both monolayer and bilayer slabs contain 5 to 8 H2O molecules bound to lipid PS-fragment; however, above the melting point the amount of contained water rises to about 14 molecules per bilayer headgroup.

全文:

受限制的访问

作者简介

A. Tikhonov

P.L. Kapitza Institute for Physical Problems Russian Academy of Sciences

编辑信件的主要联系方式.
Email: tikhonov@kapitza.ras.ru
俄罗斯联邦, Moscow

Yu. Volkov

Shubnikov Institute of Crystallography of Kurchatov Complex of Crystallography and Photonics of NRC “Kurchatov Institute”

Email: tikhonov@kapitza.ras.ru
俄罗斯联邦, Moscow

A. Nuzhdin

Shubnikov Institute of Crystallography of Kurchatov Complex of Crystallography and Photonics of NRC “Kurchatov Institute”

Email: tikhonov@kapitza.ras.ru
俄罗斯联邦, Moscow

B. Roshchin

Shubnikov Institute of Crystallography of Kurchatov Complex of Crystallography and Photonics of NRC “Kurchatov Institute”

Email: tikhonov@kapitza.ras.ru
俄罗斯联邦, Moscow

V. Asadchikov

Shubnikov Institute of Crystallography of Kurchatov Complex of Crystallography and Photonics of NRC “Kurchatov Institute”

Email: tikhonov@kapitza.ras.ru
俄罗斯联邦, Moscow

参考

  1. Small D.M. The Physical Chemistry of Lipids. New York: Plenum Press, 1986.
  2. Möhwald H. // Handbook of Biological Physics / Eds. Lipowsky R., Sackmann E. Amsterdam: Elsevier Science, 1995. P. 161.
  3. Stefaniu C., Brezesinski G., Möhwald H. // Adv. Colloid Interface Sci. 2014. V. 208. P. 197. https://doi.org/10.1016/j.cis.2014.02.013
  4. Needham D., McIntosh T.J., Evans E. // Biochemistry 1988. V. 27. № 13. P. 4668. https://doi.org/10.1021/bi00413a013
  5. Blodgett K.B., Langmuir I. // Phys. Rev. 1937. V. 51. № 11. P. 964. https://doi.org/10.1103/PhysRev.51.964
  6. Johnson S.J., Bayerl T.M., McDermott D.C. et al. // Biophys. J. 1991. V. 59. № 2. P. 289. https://doi.org/10.1016/s0006-3495(91)82222-6
  7. Théato P., Zentel R. // Langmuir. 2000. V. 16. № 4. P. 1801. https://doi.org/10.1021/la990292l
  8. Basu J.K., Sanyal M.K. // Phys. Rep. 2002. V. 363. № 1. P. 1. https://doi.org/10.1016/S0370-1573(01)00083-7
  9. Koo J., Park S., Satija S. et al. // J. Colloid Interface Sci. 2008. V. 318. № 1. P. 103. https://doi.org/10.1016/j.jcis.2007.09.079
  10. Kaganer V.M., Möhwald H., Dutta P. // Rev. Mod. Phys. 1999. V. 71. № 3. P. 779. https://doi.org/10.1103/RevModPhys.71.779
  11. Kucerka N., Liu Y., Chu N. et al. // Biophys. J. 2005. V. 88. № 4. P. 2626. https://doi.org/10.1529/biophysj.104.056606
  12. Тихонов А.М. // Письма в ЖЭТФ 2010. Т. 92. № 5. С. 394. https://doi.org/10.1134/S0021364010170182
  13. Tikhonov A.M. // J. Chem. Phys. 2009. V. 130. № 2. P. 024512. https://doi.org/10.1063/1.3056663
  14. Тихонов А.М., Асадчиков В.Е., Волков Ю.О. и др. // ЖЭТФ 2021. T. 159. № 1. C. 5. https://doi.org/10.31857/S0044451021010016
  15. Тихонов А.М., Асадчиков В.Е., Волков Ю.О. и др. // Письма в ЖЭТФ 2016. Т. 104. № 12. С. 880. https://doi.org/10.1134/S0021364016240139
  16. Тихонов А.М., Асадчиков В.Е., Волков Ю.О. // Письма в ЖЭТФ. 2015. Т. 102. № 7. С. 530. https://doi.org/10.1134/S0021364015190157
  17. Helm C.A., Tippmann-Krayer P., Möhwald H. et al. // Biophys. J. 1991. V. 60. № 6. P. 1457. https://doi.org/10.1016/s0006-3495(91)82182-8
  18. Delcea M., Helm C.A. // Langmuir 2019. V. 35. № 26. P. 8519. https://doi.org/10.1021/acs.langmuir.8b04315
  19. Chen X., Lenhert S., Hirtz M. et al. // Acc. Chem. Res. 2007. V. 40. № 6. P. 393. https://doi.org/10.1021/ar600019r
  20. Purrucker O., Förtig A., Lüdtke K. et al. // J. Am. Chem. Soc. 2005. V. 127. № 4. P. 1258. https://doi.org/10.1021/ja045713m
  21. Kaur H., Yadav S., Srivastava A.K. et al. // Sci. Rep. 2016. V. 6. P. 34095. https://doi.org/10.1038/srep34095
  22. Lewis R.N., McElhaney R.N. // Biophys. J. 2000. V. 79. № 4. P. 2043. https://doi.org/10.1016/s0006-3495(00)76452-6
  23. Kozhevnikov I.V. // Nucl. Instrum. Methods Phys. Res. A. 2003. V. 508. № 3. P. 519. https://doi.org/10.1016/S0168-9002(03)01512-2
  24. Тихонов А.М., Асадчиков В.Е., Волков Ю.О. и др. // Приборы и техника эксперимента. 2021. Т. 64. № 1. С. 1. https://doi.org/10.1134/S0020441221010139
  25. Honkimäki V., Reichert H., Okasinski J.S., Dosch H. // J. Synchrotron Rad. 2006. V. 13. № 6. P. 426. https://doi.org/10.1107/s0909049506031438
  26. Ponchut C., Rigal J.M., Clément J. et al. // J. Instrumentation. 2011. V. 6. P. C01069. https://doi.org/10.1088/1748-0221/6/01/C01069
  27. Kozhevnikov I.V., Peverini L., Ziegler E. // Phys. Rev. B. 2012. V. 85. № 12. P. 125439. https://doi.org/10.1103/PhysRevB.85.125439
  28. Wong P. // Phys. Rev. B. 1985. V. 32. № 11. P. 7417. https://doi.org/10.1103/physrevb.32.7417
  29. Kanwal R.P. Generalized Functions: Theory and Technique. 2nd ed. Boston: Birkhäuser Verlag, 1998.
  30. Parratt L.G. // Phys. Rev. 1954. V. 95. № 2. P. 359. https://doi.org/10.1103/PhysRev.95.359
  31. Nocedal J., Wright S. Numerical Optimizaton. 2nd ed. New York: Springer, 2006.
  32. Oliphant T.E. // Comput. Sci. Eng. 2007. V. 9. № 3. P. 10. https://doi.org/10.1109/MCSE.2007.58
  33. Henke B.L., Gullikson E.M., Davis J.C. // Atomic Data Nucl. Data Tables. 1993. V. 54. № 2. P. 181. https://doi.org/10.1006/adnd.1993.1013
  34. Als-Nielsen J., Jacquemain D., Kjaer K. et al. // Phys. Rep. 1994. V. 246. № 5. P. 251. https://doi.org/10.1016/0370-1573(94)90046-9
  35. Möhwald H. // Annu. Rev. Phys. Chem. 1990. V. 41. P. 441. https://doi.org/10.1146/annurev.pc.41.100190.002301
  36. Hanley L., Choi Y., Fuoco E.R. et al. // Nucl. Instrum. Methods Phys. Res. B. 2003. V. 203. P. 116. https://doi.org/10.1016/S0168-583X(02)02183-3
  37. Buff F.P., Lovett R.A., Stillinger F.H. // Phys. Rev. Lett. 1965. V. 15. № 15. P. 621. https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.15.621
  38. Braslau A., Deutsch M., Pershan P.S. et al. // Phys. Rev. Lett. 1985. V. 54. № 2. P. 114. https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.54.114
  39. Als-Nielsen J. // J. Phys. B. Condens. Matter. 1985. V. 61. № 4. P. 411. https://doi.org/10.1007/BF01303545
  40. Schalke M., Lösche M. // Adv. Colloid Interface Sci. 2000. V. 88. № 1–2. P. 243. https://doi.org/10.1016/s0001-8686(00)00047-6
  41. Тихонов А.М. // ЖЭТФ. 2020. Т. 131. № 5 (11). С. 821. https://doi.org/10.1134/S1063776120100088
  42. Tostmann H., DiMasi E., Pershan P.S. et al. // Phys. Rev. B. 1999. V. 59. № 2. P. 783. https://doi.org/10.1103/PhysRevB.59.783
  43. Pandit S.A., Berkowitz M.L. // Biophys. J. 2002. V. 82. № 4. P. 1818. https://doi.org/10.1016/s0006-3495(02)75532-x
  44. Petrache H.I., Tristram-Nagle S., Gawrisch K. et al. // Biophys. J. 2004. V. 86. № 3. P. 1574. https://doi.org/10.1016/s0006-3495(04)74225-3
  45. Loʹpez Cascales J., García de la Torre J., Marrink S.J., Berendsen H.J. // J. Chem. Phys. 1996. V. 104. № 7. P. 2713. https://doi.org/10.1063/1.470992
  46. Ermakov Y.A., Asadchikov V.E., Roschin B.S. et al. // Langmuir 2019. V. 35. № 38. P. 12326. https://doi.org/10.1021/acs.langmuir.9b01450
  47. Tarek M. // Biophys. J. 2005. V. 88. № 6. P. 4045. https://doi.org/10.1529/biophysj.104.050617
  48. Ruocco M.J., Shipley G.G. // Biochim. Biophys. Acta. 1982. V. 691. № 2. P. 309. https://doi.org/10.1016/0005-2736(82)90420-5
  49. Асадчиков В.Е., Волков В.В., Волков Ю.О. и др. // Письма в ЖЭТФ 2011. Т. 94. № 7. С. 625. https://doi.org/10.1134/S0021364011190040
  50. Cevc G., Watts A., Marsh D. // Biochemistry. 1981. V. 20. № 17. P. 4955. https://doi.org/10.1021/bi00520a023
  51. Demel R.A., Paltauf F., Hauser H. // Biochemistry 1987. V. 26. № 26. P. 8659. https://doi.org/10.1021/bi00400a025
  52. Danauskas S.M., Ratajczak M.K., Ishitsuka Y. et al. // Rev. Sci. Instrum. 2007. V. 78. № 10. P. 103705. https://doi.org/10.1063/1.2796147

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Fig. 1. X-ray reflectivity curves R(qz) for a DMPS multilayer on a silica hydrosol surface with 5 nm nanoparticles. Curves 1–5 correspond to data obtained at T ≈ 23, 28, 34, 37, and 40°C, respectively. Solid and dashed lines correspond to the results of model-free and model reconstruction, respectively. Inset: X-ray scattering kinematics at the air–sol interface.

下载 (200KB)
索引源数据
3. Fig. 2. Integrated intensity of grazing diffraction ID(q||) from DMPS multilayer. Circles and squares represent data obtained at 23 (1) and 40°C (2), respectively. The solid line illustrates the approximation of the diffraction peak by the Gaussian function.

下载 (169KB)
索引源数据
4. Fig. 3. Electron density profiles ρ(z) calculated within the model-independent (solid lines) and model (dashed lines) approaches. Curves 1–5 correspond to data obtained at T ≈ 23, 28, 34, 37, and 40°C, respectively. For convenience, the curves are shifted along the ordinate axis. The values ​​are normalized to the electron density of water under normal conditions ρw = 0.333 e/Å–3.

下载 (128KB)
索引源数据
5. Fig. 4. Chemical structure of the ionized DMPS molecule. Hydrophobic components are shown as dotted lines.

下载 (65KB)
索引源数据
6. Fig. 5. Structural model of a multilayer DMPS film constructed based on the analysis of model-free calculations.

下载 (130KB)
索引源数据

版权所有 © Russian Academy of Sciences, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».