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标题：The Effect of Ceramide Ratio on the Membrane Curvature ofMimetic Models of Matrix Vesicles

期刊：ACS Phys. Chem Au

网址：https://doi.org/10.1021/acsphyschemau.5c00010

一、文章摘要

膜系统的脂质组成在调节其结构动态性和曲率方面起着至关重要的作用，尤其是在骨矿化过程中形成基质小泡（MVs）的生物背景下。最近的证据表明，MVs 的脂质组成，特别是鞘磷脂（SM）和神经酰胺（CER）之间的平衡，会影响其曲率和稳定性。我们通过表面压力-面积等温测量和原子级和粗粒化水平的分子动力学（MD）模拟，报告了 SM 和 CER比率对膜曲率的影响。我们的研究结果表明，将 CER含量增加至25%会显著增强膜曲率，这从实验压缩模量和横向压力分布的变化中得以体现。从模拟的成骨细胞模拟膜模型中计算出的横向压力分布和自发弯曲力矩表明，膜具有很强的曲率倾向，特别是在不对称双层中。它还揭示了富含 CER 的区域在维持膜曲率稳定性方面的作用，这可能有助于成骨细胞中形成 MVs所需的芽生过程。这些发现进一步强调了脂质组成在驱动微泡生成机制中的关键作用。

二、计算图文

图 1.双层膜的原子级模型分别如下：（a）全为鞘磷脂（SM）的双层膜，（b）50%鞘磷脂和50%胆固醇乙酯（CER）的双层膜，（c）全为胆固醇乙酯（CER）的双层膜。鞘磷脂用绿色表示，胆固醇乙酯用红色表示。来自鞘磷脂胆碱基团的氮原子用蓝色突出显示。（d）模拟成骨细胞膜的不对称双层膜的粗粒化表示（CG3）。DPPC 和 DPPE用橙色和黄色表示，鞘磷脂用绿色表示，胆固醇乙酯用鲑鱼红表示。同时展示了分子结构和粗粒化的球体。

表 1.原子级（AT）和粗粒度（CG）模拟

表 2.通过实验和原子力学模拟，对不同表面张力下的分子面积和压缩模量进行比较（基于朗缪尔-布洛格特理论值）

图 2.（a）二元混合物（由 CER 和 SM组成）中每个脂质的平均面积 AL以及（b）平均膜曲率 SC，针对 AT模拟系统进行计算。这些折线图代表了数据集的分布情况，折线的宽度表示不同值处的数据密度。中心线代表中位数，箱形图显示四分位距。该图表的整体形状揭示了分布的范围和偏度。平均值是基于模拟的最后100 纳秒计算得出的。

图3. （a）从实验 LB膜（蓝色）和 AT模拟中得出的过剩分子面积（Aexc），分别在303 K时（深蓝色）以及（b）从纯或二元混合的 CER 和 SM 的实验 LB膜中计算得出的过剩吉布斯能（ΔGexc）。

图 4.纯物质与经SMase催化转化后的 CER 和 SM二元混合物的实验表面压力等温线与分子面积的关系图。纯 SM 的等温线（绿色）、纯 CER 的等温线（红色）以及由 SMase将 SM转化为 CER所得到的 SM-CER比值的等温线（深蓝色）。对照等温线（浅蓝色）对应于75% SM 和25% CER 的组成。

图5. （a）单个脂质单元的面积 AL以及（b）平均曲率 SC，分别对应于由 DPPC 和 DPPE组成的对称膜（CG1）、由 SM 和 CER组成的对称膜（CG2）以及由 DPPC 和 DPPE 在内层、DPPC、DPPE、SM 和 CER 在外层组成的不对称膜（CG3）的分子模拟结果。有关每个系统组成的具体详情，请参见表1。

图6.模拟膜 CG1、CG2 和 CG3 的侧向压力分布图。双层中间平面位于0纳米处。负区域对应于内层脂双分子层，而正区域则代表外层脂双分子层。对称的 CG1系统（红色）由 DPPC 和 DPPE组成；对称的 CG2系统（绿色）由 SM 和 CER组成；不对称的 CG3系统（蓝色）在内层脂双分子层中由 DPPC 和 DPPE组成，在外层脂双分子层中由 DPPC、DPPE、SM 和 CER组成。有关系统中脂质成分的详细信息，请参见表1。

图7.通过模拟得到的双层和半囊泡系统的结构。为清晰起见，DPPC 和 DPPE以白色显示，而 CER以鲑鱼色呈现，SM则以绿色显示。

三、计算分析

3.1. 热力学性质计算

过剩分子面积（Aexc)

公式：

A_exc=A_mix−(A_CER⋅XC_ER+A_SM⋅X_SM)

用途：量化脂质间非理想混合行为（负值表示吸引作用）。

过剩吉布斯能（ΔGexc)

公式：

用途：评估混合体系的稳定性（负值表明热力学有利）。

压缩模量（Cs−1)

公式：

用途：反映膜刚性（值越高越难压缩）。

3.2. 膜曲率力学分析

侧向压力剖面（LPP）

公式：

LPP(z)=[P_xx(z)+P_yy(z)]/2−P_zz(z)

数据源：从MD模拟的应力张量中提取。

自发弯曲矩（Kcc0）

公式：

意义：驱动膜自发弯曲的力矩（单位：pN）。

高斯模量（KˉG）

公式：

意义：评估曲率稳定性（负值促进囊泡形成）。

3.3. 结构参数计算

分子面积（AL）与厚度

工具：SuAVE软件（基于网格化表面分区）。

定义：

AL=总表面积/单层脂质数

厚度 = 网格分区两叶的z坐标距离均值。

曲率序参数（Sc）

公式：

Sc=<cosθ>

说明：θ为网格法向量与z轴夹角（Sc=1表示平面膜）。

3.4关键验证与对标

1. 实验-模拟一致性验证

分子面积（AL）：

AT模拟值（303 K）与Langmuir实验误差 < 5%（表2），如SM的54.1 Ų（模拟）vs 54 Ų（实验）。

压缩模量（Cs−1）：

25% CER体系的低刚性（~43 mN/m）与SMase酶促反应结果吻合（图4）。

2. 曲率驱动力的量化

CG3不对称膜：自发弯曲矩达115 pN（表3），为对称膜的2-5倍，解释囊泡形成倾向。

高斯模量：负值（-105 kBT）表明曲率稳定性高。

四、计算方法

4.1模拟参数与流程

1. 体系构建

2. 模拟步骤

4.2工具与资源

软件：

GROMACS 2021.3（MD模拟）

SuAVE（曲率相关分析）

计算资源：瑞典国家计算中心（SNIC）超算集群，总时长 >30 μs。

数据公开：输入文件见 BioMat GitHub。

4.3结论

研究方法通过 多尺度模拟（原子+粗粒化） 结合 热力学/力学公式，量化了CER/SM比例对膜曲率的影响。关键参数如 Aexc、Kcc0和 KˉG揭示了25% CER为最优比例，其机制源于：

强脂质吸引作用降低膜刚性；

不对称膜的应力分布驱动自发弯曲；

CER富集域稳定曲率结构（CGvesicle模拟验证）。

该方法为基质囊泡生物发生提供了分子动力学层面的机制解释。