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Computational Exploration of Lipid Chemical Space: Predicting Assembly Using QSPR Models

Forget, Selene und Cleaves, H. James und Jia, Tony und Gillams, Richard J. und Meringer, Markus (2020) Computational Exploration of Lipid Chemical Space: Predicting Assembly Using QSPR Models. Molecular Origins of Life, Munich 2020 (MOM 2020), 2020-07-08 - 2020-07-10, Munich, Germany.

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Offizielle URL: https://indico.physik.uni-muenchen.de/event/24/

Kurzfassung

Compartmentalization is likely to have been essential for the emergence of life. Compartmentalization allows for the creation of unique chemical conditions that can be maintained out of equilibrium with the environment and the exclusion of parasites. Confining organic molecules also helps limit diffusion, increases concentration and can thus influence both the thermodynamics and kinetics of prebiotic reactions. Biology currently predominantly uses phospholipids to construct cell membranes. However, there are many other types of organic compounds that can form stable compartments in water, and many of these may have been abundant in the prebiotic environment. In this study we explore this alternative lipid chemical space by using structure enumeration algorithms to compute an exhaustive combinatorial library of surfactant molecules. We then predict the propensity of these compounds to self-assemble into membranes using quantitative structure-property relationship (QSPR) models on critical micelle concentration (CMC). Combined with critical packing parameter calculations, these models can allow identification of novel molecule types which can be experimentally assayed as candidates for the emergence of protocells.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/135529/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Poster)
Titel:Computational Exploration of Lipid Chemical Space: Predicting Assembly Using QSPR Models
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Forget, SeleneEcole Normale SupérieureNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Cleaves, H. JamesEarth-Life Science Institute, Tokyo Institute of TechnologyNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Jia, TonyEarth-Life Science Institute, Tokyo Institute of TechnologyNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Gillams, Richard J.Electronics and Computer Science, University of SouthamptonNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Meringer, MarkusMarkus.Meringer (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-8526-2429NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:Juli 2020
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:veröffentlicht
Stichwörter:combinatorial library, surfactant molecules, quantitative structure-property relationship, surfactant molecules, critical micelle concentration, machine learning
Veranstaltungstitel:Molecular Origins of Life, Munich 2020 (MOM 2020)
Veranstaltungsort:Munich, Germany
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:8 Juli 2020
Veranstaltungsende:10 Juli 2020
Veranstalter :CRC 235 - Emergence of Life
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erforschung des Weltraums
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EW - Erforschung des Weltraums
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Explorationsstudien (alt)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > Atmosphärenprozessoren
Hinterlegt von: Meringer, Dr.rer.nat. Markus
Hinterlegt am:04 Aug 2020 13:53
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:38

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