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4acbbf0964d6f4b26ee7359cb8daa462e9fcd2d8
[ool/lipid_simulation_formalism.git] / kinetic_formalism.Rnw
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21   \begin{list}{}{%
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55 \author{Don Armstrong}
56 \title{OOL Kinetic Formalisms}
57 %\date{}
58 \onehalfspacing
59 \begin{document}
60 %\maketitle
61
62 <<results=hide,echo=FALSE>>=
63 require(lattice)
64 require(grid)
65 # R in cal / mol K
66 to.kcal <- function(k,temp=300) {
67   gasconst <- 1.985
68   return(-gasconst*temp*log(k)/1000)
69 }
70
71
72 \section{State Equation}
73 % double check this with the bits in the paper
74
75 Given a base forward kinetic parameter for the $i$th specie $k_{fi}$
76 (which is dependent on lipid type, that is PC, PE, PS, etc.), an
77 adjustment parameter $k_{fi\mathrm{adj}}$ based on the vesicle and the
78 specific specie (length, unsaturation, etc.) (see~\fref{eq:kf_adj}),
79 the molar concentration of monomer of the $i$th specie
80 $\left[C_{i_\mathrm{monomer}}\right]$, the surface area of the vesicle
81 $S_\mathrm{ves}$, the base backwards kinetic parameter for the $i$th
82 specie $k_{bi}$ which is also dependent on lipid type, its adjustment
83 parameter $k_{bi\mathrm{adj}}$ (see~\fref{eq:kb_adj}), and the molar
84 concentration of the $i$th specie in the vesicle $C_{i_\mathrm{ves}}$,
85 the change in concentration of the $i$th specie in the vesicle per
86 change in time $\frac{d C_{i_\mathrm{ves}}}{dt}$ can be calculated:
87
88 \begin{equation}
89   \frac{d C_{i_\mathrm{ves}}}{dt} = k_{fi}k_{fi\mathrm{adj}}\left[C_{i_\mathrm{monomer}}\right]S_\mathrm{ves} -
90   k_{bi}k_{bi\mathrm{adj}}C_{i_\mathrm{ves}}
91   \label{eq:state}
92 \end{equation}
93
94 For $k_{fi}k_{fi\mathrm{adj}}\left[C_{i_\mathrm{monomer}}\right]$,
95 $k_{fi}$ has units of $\frac{\mathrm{m}}{\mathrm{s}}$,
96 $k_{fi\mathrm{adj}}$ and $k_{bi\mathrm{adj}}$ are unitless,
97 concentration is in units of $\frac{\mathrm{n}}{\mathrm{L}}$, surface
98 area is in units of $\mathrm{m}^2$, $k_{bi}$ has units of
99 $\frac{1}{\mathrm{s}}$ and $C_{i_\mathrm{ves}}$ has units of
100 $\mathrm{n}$, Thus, we have
101
102 \begin{equation}
103   \frac{\mathrm{n}}{\mathrm{s}} = \frac{\mathrm{m}}{\mathrm{s}} \frac{\mathrm{n}}{\mathrm{L}} \mathrm{m}^2 \frac{1000\mathrm{L}}{\mathrm{m}^3} - 
104   \frac{1}{\mathrm{s}} \mathrm{n}
105   =
106   \frac{\mathrm{m^3}}{\mathrm{s}} \frac{\mathrm{n}}{\mathrm{L}} \frac{1000\mathrm{L}}{\mathrm{m}^3} - \frac{\mathrm{n}}{\mathrm{s}}=
107   \frac{\mathrm{n}}{\mathrm{s}} = 1000 \frac{\mathrm{n}}{\mathrm{s}} - \frac{\mathrm{n}}{\mathrm{s}}
108   \label{eq:state_units}
109 \end{equation}
110
111 The 1000 isn't in \fref{eq:state} above, because it is unit-dependent.
112
113 \subsection{Forward adjustments ($k_{fi\mathrm{adj}}$)}
114
115 The forward rate constant adjustment, $k_{fi\mathrm{adj}}$ takes into
116 account unsaturation ($un_f$), charge ($ch_f$), curvature ($cu_f$),
117 length ($l_f$), and complex formation ($CF1_f$), each of which are
118 modified depending on the specific specie and the vesicle into which
119 the specie is entering.
120
121 \begin{equation}
122   k_{fi\mathrm{adj}} = un_f \cdot ch_f \cdot cu_f \cdot l_f \cdot CF1_f
123   \label{eq:kf_adj}
124 \end{equation}
125
126 \newpage
127 \subsubsection{Unsaturation Forward}
128
129 In order for a lipid to be inserted into a membrane, a void has to be
130 formed for it to fill. Voids can be generated by the combination of
131 unsaturated and saturated lipids forming herterogeneous domains. Void
132 formation is increased when the unsaturation of lipids in the vesicle
133 is widely distributed; in other words, the insertion of lipids into
134 the membrane is greater when the standard deviation of the
135 unsaturation is larger. Assuming that an increase in width of the
136 distribution linearly decreases the free energy of activation, the
137 $un_f$ parameter must follow
138 $a^{\mathrm{stdev}\left(un_\mathrm{ves}\right)}$ where $a > 1$, so a
139 convenient starting base for $a$ is $2$:
140
141 \begin{equation}
142   un_f = 2^{\mathrm{stdev}\left(un_\mathrm{ves}\right)}
143   \label{eq:unsaturation_forward}
144 \end{equation}
145
146 The most common $\mathrm{stdev}\left(un_\mathrm{ves}\right)$ is around
147 $1.5$, which leads to a $\Delta \Delta G^\ddagger$ of
148 $\Sexpr{format(digits=3,to.kcal(2^1.5))}
149 \frac{\mathrm{kcal}}{\mathrm{mol}}$.
150
151 \setkeys{Gin}{width=3.2in}
152 <<fig=TRUE,echo=FALSE,results=hide,width=5,height=5>>=
153 curve(2^x,from=0,to=sd(c(0,4)),
154       main="Unsaturation Forward",
155       xlab="Standard Deviation of Unsaturation of Vesicle",
156       ylab="Unsaturation Forward Adjustment")
157
158 <<fig=TRUE,echo=FALSE,results=hide,width=5,height=5>>=
159 curve(to.kcal(2^x),from=0,to=sd(c(0,4)),
160       main="Unsaturation forward",
161       xlab="Standard Deviation of Unsaturation of Vesicle",
162       ylab="Unsaturation Forward (kcal/mol)")
163
164
165
166 \newpage
167 \subsubsection{Charge Forward}
168
169 A charged lipid such as PS approaching a vesicle with an average
170 charge of the same sign will experience repulsion, whereas those with
171 different signs will experience attraction, the degree of which is
172 dependent upon the charge of the monomer and the average charge of the
173 vesicle. If either the vesicle or the monomer has no charge, there
174 should be no effect of charge upon the rate. This leads us to the
175 following equation, $a^{-\left<ch_v\right> ch_m}$, where
176 $\left<ch_v\right>$ is the average charge of the vesicle, and $ch_m$
177 is the charge of the monomer. If either $\left<ch_v\right>$ or $ch_m$
178 is 0, the adjustment parameter is 1 (no change), whereas it decreases
179 if both are positive or negative, as the product of two real numbers
180 with the same sign is always positive. A convenient base for $a$ is
181 60, resulting in the following equation:
182
183
184 \begin{equation}
185   ch_f = 60^{-\left<{ch}_v\right> {ch}_m}
186   \label{eq:charge_forward}
187 \end{equation}
188
189 The most common $\left<{ch}_v\right>$ is around $-0.165$, which leads to
190 a range of $\Delta \Delta G^\ddagger$ from
191 $\Sexpr{format(digits=3,to.kcal(60^(-.165*-1)))}
192 \frac{\mathrm{kcal}}{\mathrm{mol}}$ to $0\frac{\mathrm{kcal}}{\mathrm{mol}}$.
193
194 <<fig=TRUE,echo=FALSE,results=hide,width=7,height=7>>=
195 x <- seq(-1,0,length.out=20)
196 y <- seq(-1,0,length.out=20)
197 grid <- expand.grid(x=x,y=y)
198 grid$z <- as.vector(60^(-outer(x,y)))
199 print(wireframe(z~x*y,grid,cuts=50,
200                 drape=TRUE,
201                 scales=list(arrows=FALSE),
202                 main="Charge Forward",
203                 xlab=list("Average Vesicle Charge",rot=30),
204                 ylab=list("Component Charge",rot=-35),
205                 zlab=list("Charge Forward",rot=93)))
206 rm(x,y,grid)
207
208 <<fig=TRUE,echo=FALSE,results=hide,width=7,height=7>>=
209 x <- seq(-1,0,length.out=20)
210 y <- seq(-1,0,length.out=20)
211 grid <- expand.grid(x=x,y=y)
212 grid$z <- as.vector(to.kcal(60^(-outer(x,y))))
213 print(wireframe(z~x*y,grid,cuts=50,
214                 drape=TRUE,
215                 scales=list(arrows=FALSE),
216                 main="Charge Forward (kcal/mol)",
217                 xlab=list("Average Vesicle Charge",rot=30),
218                 ylab=list("Component Charge",rot=-35),
219                 zlab=list("Charge Forward (kcal/mol)",rot=93)))
220 rm(x,y,grid)
221
222
223
224 \newpage
225 \subsubsection{Curvature Forward}
226
227 Curvature is a measure of the intrinsic propensity of specific lipids
228 to form micelles (positive curvature), inverted micelles (negative
229 curvature), or planar sheets (zero curvature). In this formalism,
230 curvature is measured as the ratio of the size of the head to that of
231 the base, so negative curvature is bounded by $(0,1)$, zero curvature
232 is 1, and positive curvature is bounded by $(1,\infty)$. The curvature
233 can be transformed into the typical postive/negative mapping using
234 $\log$, which has the additional property of making the range of
235 positive and negative curvature equal, and distributed about 0.
236
237 As in the case of unsaturation, void formation is increased by the
238 presence of lipids with mismatched curvature. Thus, a larger
239 distribution of curvature in the vesicle increases the rate of lipid
240 insertion into the vesicle. However, a species with curvature $e^{-1}$
241 will cancel out a species with curvature $e$, so we have to log
242 transform (turning these into -1 and 1), then take the absolute value
243 (1 and 1), and finally measure the width of the distribution. Thus, by
244 using the log transform to make the range of the lipid curvature equal
245 between positive and negative, and taking the average to cancel out
246 exactly mismatched curvatures, we come to an equation with the shape
247 $a^{\left<\log cu_\mathrm{vesicle}\right>}$. A convenient base for $a$
248 is $10$, yielding:
249
250
251 \begin{equation}
252  % cu_f = 10^{\mathrm{stdev}\left|\log cu_\mathrm{vesicle}\right|}
253   cu_f = 10^{\left|\left<\log cu_\mathrm{vesicle} \right>\right|\mathrm{stdev} \left|\log cu_\mathrm{vesicle}\right|}
254   \label{eq:curvature_forward}
255 \end{equation}
256
257 The most common $\left|\left<\log {cu}_v\right>\right|$ is around
258 $0.013$, which with the most common $\mathrm{stdev} \log
259 cu_\mathrm{vesicle}$ of $0.213$ leads to a $\Delta \Delta G^\ddagger$
260 of $\Sexpr{format(digits=3,to.kcal(10^(0.13*0.213)))}
261 \frac{\mathrm{kcal}}{\mathrm{mol}}$. This is a consequence of the
262 relatively matched curvatures in our environment.
263
264 % 1.5 to 0.75 3 to 0.33
265 <<fig=TRUE,echo=FALSE,results=hide,width=7,height=7>>=
266 grid <- expand.grid(x=seq(0,max(c(sd(abs(log(c(1,3)))),
267                       sd(abs(log(c(1,0.33)))),sd(abs(log(c(0.33,3)))))),length.out=20),
268                     y=seq(0,max(c(mean(log(c(1,3)),
269                       mean(log(c(1,0.33))),
270                       mean(log(c(0.33,3)))))),length.out=20))
271 grid$z <- 10^(grid$x*grid$y)
272 print(wireframe(z~x*y,grid,cuts=50,
273           drape=TRUE,
274           scales=list(arrows=FALSE),
275           xlab=list("Vesicle stdev log curvature",rot=30),
276           ylab=list("Vesicle average log curvature",rot=-35),
277           zlab=list("Vesicle Curvature Forward",rot=93)))
278 rm(grid)
279
280 <<fig=TRUE,echo=FALSE,results=hide,width=7,height=7>>=
281 grid <- expand.grid(x=seq(0,max(c(sd(abs(log(c(1,3)))),
282                       sd(abs(log(c(1,0.33)))),sd(abs(log(c(0.33,3)))))),length.out=20),
283                     y=seq(0,max(c(mean(log(c(1,3)),
284                       mean(log(c(1,0.33))),
285                       mean(log(c(0.33,3)))))),length.out=20))
286 grid$z <- to.kcal(10^(grid$x*grid$y))
287 print(wireframe(z~x*y,grid,cuts=50,
288           drape=TRUE,
289           scales=list(arrows=FALSE),
290           xlab=list("Vesicle stdev log curvature",rot=30),
291           ylab=list("Vesicle average log curvature",rot=-35),
292           zlab=list("Vesicle Curvature Forward (kcal/mol)",rot=93)))
293 rm(grid)
294
295
296 \newpage
297 \subsubsection{Length Forward}
298
299 As in the case of unsaturation, void formation is easier when vesicles
300 are made up of components of widely different lengths. Thus, when the
301 width of the distribution of lengths is larger, the forward rate
302 should be greater as well, leading us to an equation of the form
303 $x^{\mathrm{stdev} l_\mathrm{ves}}$, where $\mathrm{stdev}
304 l_\mathrm{ves}$ is the standard deviation of the length of the
305 components of the vesicle, which has a maximum possible value of 8 and
306 a minimum of 0 in this set of experiments. A convenient base for $x$
307 is 2, leading to:
308
309 \begin{equation}
310   l_f = 2^{\mathrm{stdev} l_\mathrm{ves}}
311   \label{eq:length_forward}
312 \end{equation}
313
314 The most common $\mathrm{stdev} l_\mathrm{ves}$ is around $3.4$, which leads to
315 a range of $\Delta \Delta G^\ddagger$ of
316 $\Sexpr{format(digits=3,to.kcal(2^(3.4)))}
317 \frac{\mathrm{kcal}}{\mathrm{mol}}$.
318
319
320 <<fig=TRUE,echo=FALSE,results=hide,width=7,height=5>>=
321 curve(2^x,from=0,to=sd(c(12,24)),
322       main="Length forward",
323       xlab="Standard Deviation of Length of Vesicle",
324       ylab="Length Forward Adjustment")
325
326 <<fig=TRUE,echo=FALSE,results=hide,width=7,height=5>>=
327 curve(to.kcal(2^x),from=0,to=sd(c(12,24)),
328       main="Length forward",
329       xlab="Standard Deviation of Length of Vesicle",
330       ylab="Length Forward Adjustment (kcal/mol)")
331
332
333
334 \subsubsection{Complex Formation}
335 There is no contribution of complex formation to the forward reaction
336 rate in the current formalism.
337
338 \begin{equation}
339   CF1_f=1
340   \label{eq:complex_formation_forward}
341 \end{equation}
342
343 \subsection{Backward adjustments ($k_{bi\mathrm{adj}}$)}
344
345 Just as the forward rate constant adjustment $k_{fi\mathrm{adj}}$
346 does, the backwards rate constant adjustment $k_{bi\mathrm{adj}}$
347 takes into account unsaturation ($un_b$), charge ($ch_b$), curvature
348 ($cu_b$), length ($l_b$), and complex formation ($CF1_b$), each of
349 which are modified depending on the specific specie and the vesicle
350 into which the specie is entering:
351
352
353 \begin{equation}
354   k_{bi\mathrm{adj}} = un_b \cdot ch_b \cdot cu_b \cdot l_b \cdot CF1_b
355   \label{eq:kb_adj}
356 \end{equation}
357
358 \subsubsection{Unsaturation Backward}
359
360 Unsaturation also influences the ability of a lipid molecule to leave
361 a membrane. If a molecule has an unsaturation level which is different
362 from the surrounding membrane, it will be more likely to leave the
363 membrane. The more different the unsaturation level is, the greater
364 the propensity for the lipid molecule to leave. However, a vesicle
365 with some unsaturation is more favorable for lipids with more
366 unsaturation than the equivalent amount of less unsatuturation, so the
367 difference in energy between unsaturation is not linear. Therefore, an
368 equation with the shape
369 $x^{\left| y^{-\left< un_\mathrm{ves}\right> }-y^{-un_\mathrm{monomer}} \right| }$
370 where $\left<un_\mathrm{ves}\right>$ is the average unsaturation of
371 the vesicle, and $un_\mathrm{monomer}$ is the average unsaturation. In
372 this equation, as the average unsaturation of the vesicle is larger,
373
374 \begin{equation}
375   un_b = 7^{1-\left(20\left(2^{-\left<un_\mathrm{vesicle} \right>} - 2^{-un_\mathrm{monomer}} \right)^2+1\right)^{-1}}
376   \label{eq:unsaturation_backward}
377 \end{equation}
378
379 The most common $\left<un_\mathrm{ves}\right>$ is around $1.7$, which leads to
380 a range of $\Delta \Delta G^\ddagger$ from
381 $\Sexpr{format(digits=3,to.kcal(7^(1-1/(5*(2^-1.7-2^-0)^2+1))))}
382 \frac{\mathrm{kcal}}{\mathrm{mol}}$ for monomers with 0 unsaturation
383 to
384 $\Sexpr{format(digits=3,to.kcal(7^(1-1/(5*(2^-1.7-2^-4)^2+1))))}\frac{\mathrm{kcal}}{\mathrm{mol}}$
385 for monomers with 4 unsaturations.
386
387
388 <<fig=TRUE,echo=FALSE,results=hide,width=7,height=7>>=
389 grid <- expand.grid(x=seq(0,4,length.out=20),
390                     y=seq(0,4,length.out=20))
391 grid$z <- (7^(1-1/(5*(2^-grid$x-2^-grid$y)^2+1)))
392 print(wireframe(z~x*y,grid,cuts=50,
393           drape=TRUE,
394           scales=list(arrows=FALSE),
395           xlab=list("Average Vesicle Unsaturation",rot=30),
396           ylab=list("Monomer Unsaturation",rot=-35),
397           zlab=list("Unsaturation Backward",rot=93)))
398 rm(grid)
399
400 <<fig=TRUE,echo=FALSE,results=hide,width=7,height=7>>=
401 grid <- expand.grid(x=seq(0,4,length.out=20),
402                     y=seq(0,4,length.out=20))
403 grid$z <- to.kcal((7^(1-1/(5*(2^-grid$x-2^-grid$y)^2+1))))
404 print(wireframe(z~x*y,grid,cuts=50,
405           drape=TRUE,
406           scales=list(arrows=FALSE),
407           xlab=list("Average Vesicle Unsaturation",rot=30),
408           ylab=list("Monomer Unsaturation",rot=-35),
409           zlab=list("Unsaturation Backward (kcal/mol)",rot=93)))
410 rm(grid)
411
412
413
414
415 \newpage
416 \subsubsection{Charge Backwards}
417 As in the case of monomers entering a vesicle, monomers leaving a
418 vesicle leave faster if their charge has the same sign as the average
419 charge vesicle. An equation of the form $ch_b = a^{\left<ch_v\right>
420   ch_m}$ is then appropriate, and using a base of $a=20$ yields:
421
422 \begin{equation}
423   ch_b = 20^{\left<{ch}_v\right> {ch}_m}
424   \label{eq:charge_backwards}
425 \end{equation}
426
427 The most common $\left<ch_v\right>$ is around $-0.164$, which leads to
428 a range of $\Delta \Delta G^\ddagger$ from
429 $\Sexpr{format(digits=3,to.kcal(20^(-.164*-1)))}
430 \frac{\mathrm{kcal}}{\mathrm{mol}}$ for monomers with charge $-1$ to
431 $0\frac{\mathrm{kcal}}{\mathrm{mol}}$
432 for monomers with charge $0$.
433
434
435 <<fig=TRUE,echo=FALSE,results=hide,width=7,height=7>>=
436 x <- seq(-1,0,length.out=20)
437 y <- seq(-1,0,length.out=20)
438 grid <- expand.grid(x=x,y=y)
439 grid$z <- as.vector(20^(outer(x,y)))
440 print(wireframe(z~x*y,grid,cuts=50,
441           drape=TRUE,
442           scales=list(arrows=FALSE),
443           xlab=list("Average Vesicle Charge",rot=30),
444           ylab=list("Component Charge",rot=-35),
445           zlab=list("Charge Backwards",rot=93)))
446 rm(x,y,grid)
447
448 <<fig=TRUE,echo=FALSE,results=hide,width=7,height=7>>=
449 x <- seq(-1,0,length.out=20)
450 y <- seq(-1,0,length.out=20)
451 grid <- expand.grid(x=x,y=y)
452 grid$z <- to.kcal(as.vector(20^(outer(x,y))))
453 print(wireframe(z~x*y,grid,cuts=50,
454           drape=TRUE,
455           scales=list(arrows=FALSE),
456           xlab=list("Average Vesicle Charge",rot=30),
457           ylab=list("Component Charge",rot=-35),
458           zlab=list("Charge Backwards (kcal/mol)",rot=93)))
459 rm(x,y,grid)
460
461
462 \newpage
463 \subsubsection{Curvature Backwards}
464
465 The less a monomer's intrinsic curvature matches the average curvature
466 of the vesicle in which it is in, the greater its rate of efflux. If
467 the difference is 0, $cu_f$ needs to be one. To map negative and
468 positive curvature to the same range, we also need take the logarithm.
469 Increasing mismatches in curvature increase the rate of efflux, but
470 asymptotically. \textcolor{red}{It is this property which the
471   unsaturation backwards equation does \emph{not} satisfy, which I
472   think it should.} An equation which satisfies this critera has the
473 form $cu_f = a^{1-\left(b\left( \left< \log cu_\mathrm{vesicle} \right>
474       -\log cu_\mathrm{monomer}\right)^2+1\right)^{-1}}$. An
475 alternative form would use the aboslute value of the difference,
476 however, this yields a cusp and sharp increase about the curvature
477 equilibrium, which is decidedly non-elegant. We have chosen bases of
478 $a=7$ and $b=20$.
479
480 \begin{equation}
481   cu_b = 7^{1-\left(20\left(\left< \log cu_\mathrm{vesicle} \right> -\log cu_\mathrm{monomer} \right)^2+1\right)^{-1}}
482   \label{eq:curvature_backwards}
483 \end{equation}
484
485 The most common $\left<\log cu_\mathrm{ves}\right>$ is around $-0.013$, which leads to
486 a range of $\Delta \Delta G^\ddagger$ from
487 $\Sexpr{format(digits=3,to.kcal(7^(1-1/(20*(-0.013-log(0.8))^2+1))))}
488 \frac{\mathrm{kcal}}{\mathrm{mol}}$ for monomers with curvature 0.8
489 to
490 $\Sexpr{format(digits=3,to.kcal(7^(1-1/(20*(-0.013-log(1.3))^2+1))))}\frac{\mathrm{kcal}}{\mathrm{mol}}$
491 for monomers with curvature 1.3 to $0\frac{\mathrm{kcal}}{\mathrm{mol}}$ for monomers with curvature near 1.
492
493
494 <<fig=TRUE,echo=FALSE,results=hide,width=7,height=7>>=
495 grid <- expand.grid(x=seq(0.8,1.33,length.out=20),
496                     y=seq(0.8,1.33,length.out=20))
497 grid$z <- 7^(1-1/(20*(log(grid$x)-log(grid$y))^2+1))
498 print(wireframe(z~x*y,grid,cuts=50,
499           drape=TRUE,
500           scales=list(arrows=FALSE),
501           xlab=list("Vesicle Curvature",rot=30),
502           ylab=list("Monomer Curvature",rot=-35),
503           zlab=list("Curvature Backward",rot=93)))
504 rm(grid)
505
506 <<fig=TRUE,echo=FALSE,results=hide,width=7,height=7>>=
507 grid <- expand.grid(x=seq(0.8,1.33,length.out=20),
508                     y=seq(0.8,1.33,length.out=20))
509 grid$z <- to.kcal(7^(1-1/(20*(log(grid$x)-log(grid$y))^2+1)))
510 print(wireframe(z~x*y,grid,cuts=50,
511           drape=TRUE,
512           scales=list(arrows=FALSE),
513           xlab=list("Vesicle Curvature",rot=30),
514           ylab=list("Monomer Curvature",rot=-35),
515           zlab=list("Curvature Backward (kcal/mol)",rot=93)))
516 rm(grid)
517
518
519 \newpage
520 \subsubsection{Length Backwards}
521
522 In a model membrane, the dissociation constant increases by a factor
523 of approximately 3.2 per carbon decrease in acyl chain length (Nichols
524 1985). Unfortunatly, the experimental data known to us only measures
525 chain length less than or equal to the bulk lipid, and does not exceed
526 it, and is only known for one bulk lipid species (DOPC). We assume
527 then, that the increase is in relationship to the average vesicle, and
528 that lipids with larger acyl chain length will also show an increase
529 in their dissociation constant.
530
531 \begin{equation}
532   l_b = 3.2^{\left|\left<l_\mathrm{ves}\right>-l_\mathrm{monomer}\right|}
533   \label{eq:length_backward}
534 \end{equation}
535
536 The most common $\left<\log l_\mathrm{ves}\right>$ is around $17.75$, which leads to
537 a range of $\Delta \Delta G^\ddagger$ from
538 $\Sexpr{format(digits=3,to.kcal(3.2^abs(12-17.75)))}
539 \frac{\mathrm{kcal}}{\mathrm{mol}}$ for monomers with length 12
540 to
541 $\Sexpr{format(digits=3,to.kcal(3.2^abs(24-17.75)))}\frac{\mathrm{kcal}}{\mathrm{mol}}$
542 for monomers with length 24 to $0\frac{\mathrm{kcal}}{\mathrm{mol}}$ for monomers with curvature near 18.
543
544
545 <<fig=TRUE,echo=FALSE,results=hide,width=7,height=7>>=
546 grid <- expand.grid(x=seq(12,24,length.out=20),
547                     y=seq(12,24,length.out=20))
548 grid$z <- 3.2^(abs(grid$x-grid$y))
549 print(wireframe(z~x*y,grid,cuts=50,
550           drape=TRUE,
551           scales=list(arrows=FALSE),
552           xlab=list("Average Vesicle Length",rot=30),
553           ylab=list("Monomer Length",rot=-35),
554           zlab=list("Length Backward",rot=93)))
555 rm(grid)
556
557 <<fig=TRUE,echo=FALSE,results=hide,width=7,height=7>>=
558 grid <- expand.grid(x=seq(12,24,length.out=20),
559                     y=seq(12,24,length.out=20))
560 grid$z <- to.kcal(3.2^(abs(grid$x-grid$y)))
561 print(wireframe(z~x*y,grid,cuts=50,
562           drape=TRUE,
563           scales=list(arrows=FALSE),
564           xlab=list("Average Vesicle Length",rot=30),
565           ylab=list("Monomer Length",rot=-35),
566           zlab=list("Length Backward (kcal/mol)",rot=93)))
567 rm(grid)
568
569
570
571 \newpage
572 \subsubsection{Complex Formation Backward}
573
574
575
576 \begin{equation}
577   CF1_b=1.5^{\left<CF1_\mathrm{ves}\right> CF1_\mathrm{monomer}-\left|\left<CF1_\mathrm{ves}\right> CF1_\mathrm{monomer}\right|}
578   \label{eq:complex_formation_backward}
579 \end{equation}
580
581 The most common $\left<CF1_\mathrm{ves}\right>$ is around $0.925$, which leads to
582 a range of $\Delta \Delta G^\ddagger$ from
583 $\Sexpr{format(digits=3,to.kcal(1.5^(0.925*-1-abs(0.925*-1))))}
584 \frac{\mathrm{kcal}}{\mathrm{mol}}$ for monomers with complex formation $-1$
585 to
586 $\Sexpr{format(digits=3,to.kcal(1.5^(0.925*2-abs(0.925*2))))}\frac{\mathrm{kcal}}{\mathrm{mol}}$
587 for monomers with length $2$ to $0\frac{\mathrm{kcal}}{\mathrm{mol}}$ for monomers with complex formation $0$.
588
589
590 <<fig=TRUE,echo=FALSE,results=hide,width=7,height=7>>=
591 grid <- expand.grid(x=seq(-1,3,length.out=20),
592                     y=seq(-1,3,length.out=20))
593 grid$z <- 1.5^(grid$x*grid$y-abs(grid$x*grid$y))
594 print(wireframe(z~x*y,grid,cuts=50,
595           drape=TRUE,
596           scales=list(arrows=FALSE),
597           xlab=list("Vesicle Complex Formation",rot=30),
598           ylab=list("Monomer Complex Formation",rot=-35),
599           zlab=list("Complex Formation Backward",rot=93)))
600 rm(grid)
601
602 <<fig=TRUE,echo=FALSE,results=hide,width=7,height=7>>=
603 grid <- expand.grid(x=seq(-1,3,length.out=20),
604                     y=seq(-1,3,length.out=20))
605 grid$z <- to.kcal(1.5^(grid$x*grid$y-abs(grid$x*grid$y)))
606 print(wireframe(z~x*y,grid,cuts=50,
607           drape=TRUE,
608           scales=list(arrows=FALSE),
609           xlab=list("Vesicle Complex Formation",rot=30),
610           ylab=list("Monomer Complex Formation",rot=-35),
611           zlab=list("Complex Formation Backward (kcal/mol)",rot=93)))
612 rm(grid)
613
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619 % \bibliographystyle{plainnat}
620 % \bibliography{references.bib}
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623 \end{document}