Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > q-bio > arXiv:0705.2504v1

帮助 | 高级搜索

定量生物学 > 生物大分子

arXiv:0705.2504v1 (q-bio)
[提交于 2007年5月17日 ]

标题: 弹性网络中的非线性松弛动力学与分子机器的设计原理

标题: Nonlinear Relaxation Dynamics in Elastic Networks and Design Principles of Molecular Machines

Authors:Yuichi Togashi, Alexander S. Mikhailov
摘要: 分析对应于两种经典分子马达蛋白的弹性网络中的非线性构象松弛动力学时,我们发现它们会通过明确的内部机械运动来响应各种初始变形,并且这些运动对外部扰动具有鲁棒性。 我们表明这种行为并非随机弹性网络的特性。 然而,可以通过进化优化方法设计出具有此类特性的特殊网络结构。 利用这些网络结构,构建了一个作为配体结合驱动的循环机器运行的人工弹性网络示例。
摘要: Analyzing nonlinear conformational relaxation dynamics in elastic networks corresponding to two classical motor proteins, we find that they respond by well-defined internal mechanical motions to various initial deformations and that these motions are robust against external perturbations. We show that this behavior is not characteristic for random elastic networks. However, special network architectures with such properties can be designed by evolutionary optimization methods. Using them, an example of an artificial elastic network, operating as a cyclic machine powered by ligand binding, is constructed.
评论: 12页,9幅图
主题: 生物大分子 (q-bio.BM) ; 软凝聚态物理 (cond-mat.soft); 化学物理 (physics.chem-ph)
引用方式: arXiv:0705.2504 [q-bio.BM]
  (或者 arXiv:0705.2504v1 [q-bio.BM] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.0705.2504
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI
期刊参考: Proc. Natl. Acad. Sci. (USA) 104, 8697 (2007)
相关 DOI: https://doi.org/10.1073/pnas.0702950104
链接到相关资源的 DOI

提交历史

来自: Yuichi Togashi [查看电子邮件]
[v1] 星期四, 2007 年 5 月 17 日 10:21:26 UTC (964 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • TeX 源代码
  • 其他格式
查看许可
当前浏览上下文:
q-bio.BM
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2007-05
切换浏览方式为:
cond-mat
cond-mat.soft
physics
physics.chem-ph
q-bio

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号