]> git.donarmstrong.com Git - ool/lipid_simulation_formalism.git/blob - kinetic_formalism.Rnw
add the length adjustment concerns
[ool/lipid_simulation_formalism.git] / kinetic_formalism.Rnw
1 \documentclass[english,12pt]{article}
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20 \newenvironment{narrow}[2]{%
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 It is not clear that the unsaturation of the inserted monomer will
152 affect the rate of the insertion positively or negatively, so we do
153 not include a term for it in this formalism.
154
155
156 \setkeys{Gin}{width=3.2in}
157 <<fig=TRUE,echo=FALSE,results=hide,width=5,height=5>>=
158 curve(2^x,from=0,to=sd(c(0,4)),
159       main="Unsaturation Forward",
160       xlab="Standard Deviation of Unsaturation of Vesicle",
161       ylab="Unsaturation Forward Adjustment")
162
163 <<fig=TRUE,echo=FALSE,results=hide,width=5,height=5>>=
164 curve(to.kcal(2^x),from=0,to=sd(c(0,4)),
165       main="Unsaturation forward",
166       xlab="Standard Deviation of Unsaturation of Vesicle",
167       ylab="Unsaturation Forward (kcal/mol)")
168
169
170
171 \newpage
172 \subsubsection{Charge Forward}
173
174 A charged lipid such as PS approaching a vesicle with an average
175 charge of the same sign will experience repulsion, whereas those with
176 different signs will experience attraction, the degree of which is
177 dependent upon the charge of the monomer and the average charge of the
178 vesicle. If either the vesicle or the monomer has no charge, there
179 should be no effect of charge upon the rate. This leads us to the
180 following equation, $a^{-\left<ch_v\right> ch_m}$, where
181 $\left<ch_v\right>$ is the average charge of the vesicle, and $ch_m$
182 is the charge of the monomer. If either $\left<ch_v\right>$ or $ch_m$
183 is 0, the adjustment parameter is 1 (no change), whereas it decreases
184 if both are positive or negative, as the product of two real numbers
185 with the same sign is always positive. A convenient base for $a$ is
186 60, resulting in the following equation:
187
188
189 \begin{equation}
190   ch_f = 60^{-\left<{ch}_v\right> {ch}_m}
191   \label{eq:charge_forward}
192 \end{equation}
193
194 The most common $\left<{ch}_v\right>$ is around $-0.165$, which leads to
195 a range of $\Delta \Delta G^\ddagger$ from
196 $\Sexpr{format(digits=3,to.kcal(60^(-.165*-1)))}
197 \frac{\mathrm{kcal}}{\mathrm{mol}}$ to $0\frac{\mathrm{kcal}}{\mathrm{mol}}$.
198
199 <<fig=TRUE,echo=FALSE,results=hide,width=7,height=7>>=
200 x <- seq(-1,0,length.out=20)
201 y <- seq(-1,0,length.out=20)
202 grid <- expand.grid(x=x,y=y)
203 grid$z <- as.vector(60^(-outer(x,y)))
204 print(wireframe(z~x*y,grid,cuts=50,
205                 drape=TRUE,
206                 scales=list(arrows=FALSE),
207                 main="Charge Forward",
208                 xlab=list("Average Vesicle Charge",rot=30),
209                 ylab=list("Component Charge",rot=-35),
210                 zlab=list("Charge Forward",rot=93)))
211 rm(x,y,grid)
212
213 <<fig=TRUE,echo=FALSE,results=hide,width=7,height=7>>=
214 x <- seq(-1,0,length.out=20)
215 y <- seq(-1,0,length.out=20)
216 grid <- expand.grid(x=x,y=y)
217 grid$z <- as.vector(to.kcal(60^(-outer(x,y))))
218 print(wireframe(z~x*y,grid,cuts=50,
219                 drape=TRUE,
220                 scales=list(arrows=FALSE),
221                 main="Charge Forward (kcal/mol)",
222                 xlab=list("Average Vesicle Charge",rot=30),
223                 ylab=list("Component Charge",rot=-35),
224                 zlab=list("Charge Forward (kcal/mol)",rot=93)))
225 rm(x,y,grid)
226
227
228
229 \newpage
230 \subsubsection{Curvature Forward}
231
232 Curvature is a measure of the intrinsic propensity of specific lipids
233 to form micelles (positive curvature), inverted micelles (negative
234 curvature), or planar sheets (zero curvature). In this formalism,
235 curvature is measured as the ratio of the size of the head to that of
236 the base, so negative curvature is bounded by $(0,1)$, zero curvature
237 is 1, and positive curvature is bounded by $(1,\infty)$. The curvature
238 can be transformed into the typical postive/negative mapping using
239 $\log$, which has the additional property of making the range of
240 positive and negative curvature equal, and distributed about 0.
241
242 As in the case of unsaturation, void formation is increased by the
243 presence of lipids with mismatched curvature. Thus, a larger
244 distribution of curvature in the vesicle increases the rate of lipid
245 insertion into the vesicle. However, a species with curvature $e^{-1}$
246 will cancel out a species with curvature $e$, so we have to log
247 transform (turning these into -1 and 1), then take the absolute value
248 (1 and 1), and finally measure the width of the distribution. Thus, by
249 using the log transform to make the range of the lipid curvature equal
250 between positive and negative, and taking the average to cancel out
251 exactly mismatched curvatures, we come to an equation with the shape
252 $a^{\left<\log cu_\mathrm{vesicle}\right>}$. A convenient base for $a$
253 is $10$, yielding:
254
255
256 \begin{equation}
257  % cu_f = 10^{\mathrm{stdev}\left|\log cu_\mathrm{vesicle}\right|}
258   cu_f = 10^{\left|\left<\log cu_\mathrm{vesicle} \right>\right|\mathrm{stdev} \left|\log cu_\mathrm{vesicle}\right|}
259   \label{eq:curvature_forward}
260 \end{equation}
261
262 The most common $\left|\left<\log {cu}_v\right>\right|$ is around
263 $0.013$, which with the most common $\mathrm{stdev} \log
264 cu_\mathrm{vesicle}$ of $0.213$ leads to a $\Delta \Delta G^\ddagger$
265 of $\Sexpr{format(digits=3,to.kcal(10^(0.13*0.213)))}
266 \frac{\mathrm{kcal}}{\mathrm{mol}}$. This is a consequence of the
267 relatively matched curvatures in our environment.
268
269 % 1.5 to 0.75 3 to 0.33
270 <<fig=TRUE,echo=FALSE,results=hide,width=7,height=7>>=
271 grid <- expand.grid(x=seq(0,max(c(sd(abs(log(c(1,3)))),
272                       sd(abs(log(c(1,0.33)))),sd(abs(log(c(0.33,3)))))),length.out=20),
273                     y=seq(0,max(c(mean(log(c(1,3)),
274                       mean(log(c(1,0.33))),
275                       mean(log(c(0.33,3)))))),length.out=20))
276 grid$z <- 10^(grid$x*grid$y)
277 print(wireframe(z~x*y,grid,cuts=50,
278           drape=TRUE,
279           scales=list(arrows=FALSE),
280           xlab=list("Vesicle stdev log curvature",rot=30),
281           ylab=list("Vesicle average log curvature",rot=-35),
282           zlab=list("Vesicle Curvature Forward",rot=93)))
283 rm(grid)
284
285 <<fig=TRUE,echo=FALSE,results=hide,width=7,height=7>>=
286 grid <- expand.grid(x=seq(0,max(c(sd(abs(log(c(1,3)))),
287                       sd(abs(log(c(1,0.33)))),sd(abs(log(c(0.33,3)))))),length.out=20),
288                     y=seq(0,max(c(mean(log(c(1,3)),
289                       mean(log(c(1,0.33))),
290                       mean(log(c(0.33,3)))))),length.out=20))
291 grid$z <- to.kcal(10^(grid$x*grid$y))
292 print(wireframe(z~x*y,grid,cuts=50,
293           drape=TRUE,
294           scales=list(arrows=FALSE),
295           xlab=list("Vesicle stdev log curvature",rot=30),
296           ylab=list("Vesicle average log curvature",rot=-35),
297           zlab=list("Vesicle Curvature Forward (kcal/mol)",rot=93)))
298 rm(grid)
299
300
301 \newpage
302 \subsubsection{Length Forward}
303
304 As in the case of unsaturation, void formation is easier when vesicles
305 are made up of components of widely different lengths. Thus, when the
306 width of the distribution of lengths is larger, the forward rate
307 should be greater as well, leading us to an equation of the form
308 $x^{\mathrm{stdev} l_\mathrm{ves}}$, where $\mathrm{stdev}
309 l_\mathrm{ves}$ is the standard deviation of the length of the
310 components of the vesicle, which has a maximum possible value of 8 and
311 a minimum of 0 in this set of experiments. A convenient base for $x$
312 is 2, leading to:
313
314 \begin{equation}
315   l_f = 2^{\mathrm{stdev} l_\mathrm{ves}}
316   \label{eq:length_forward}
317 \end{equation}
318
319 The most common $\mathrm{stdev} l_\mathrm{ves}$ is around $3.4$, which leads to
320 a range of $\Delta \Delta G^\ddagger$ of
321 $\Sexpr{format(digits=3,to.kcal(2^(3.4)))}
322 \frac{\mathrm{kcal}}{\mathrm{mol}}$.
323
324 While it could be argued that increased length of the monomer could
325 affect the rate of insertion into the membrane, it's not clear whether
326 it would increase (by decreasing the number of available hydrogen
327 bonds, for example) or decrease (by increasing the time taken to fully
328 insert the acyl chain, for example) the rate of insertion or to what
329 degree, so we do not take it into account in this formalism.
330
331
332 <<fig=TRUE,echo=FALSE,results=hide,width=7,height=5>>=
333 curve(2^x,from=0,to=sd(c(12,24)),
334       main="Length forward",
335       xlab="Standard Deviation of Length of Vesicle",
336       ylab="Length Forward Adjustment")
337
338 <<fig=TRUE,echo=FALSE,results=hide,width=7,height=5>>=
339 curve(to.kcal(2^x),from=0,to=sd(c(12,24)),
340       main="Length forward",
341       xlab="Standard Deviation of Length of Vesicle",
342       ylab="Length Forward Adjustment (kcal/mol)")
343
344
345
346 \subsubsection{Complex Formation}
347 There is no contribution of complex formation to the forward reaction
348 rate in the current formalism.
349
350 \begin{equation}
351   CF1_f=1
352   \label{eq:complex_formation_forward}
353 \end{equation}
354
355 \subsection{Backward adjustments ($k_{bi\mathrm{adj}}$)}
356
357 Just as the forward rate constant adjustment $k_{fi\mathrm{adj}}$
358 does, the backwards rate constant adjustment $k_{bi\mathrm{adj}}$
359 takes into account unsaturation ($un_b$), charge ($ch_b$), curvature
360 ($cu_b$), length ($l_b$), and complex formation ($CF1_b$), each of
361 which are modified depending on the specific specie and the vesicle
362 into which the specie is entering:
363
364
365 \begin{equation}
366   k_{bi\mathrm{adj}} = un_b \cdot ch_b \cdot cu_b \cdot l_b \cdot CF1_b
367   \label{eq:kb_adj}
368 \end{equation}
369
370 \subsubsection{Unsaturation Backward}
371
372 Unsaturation also influences the ability of a lipid molecule to leave
373 a membrane. If a molecule has an unsaturation level which is different
374 from the surrounding membrane, it will be more likely to leave the
375 membrane. The more different the unsaturation level is, the greater
376 the propensity for the lipid molecule to leave. However, a vesicle
377 with some unsaturation is more favorable for lipids with more
378 unsaturation than the equivalent amount of less unsatuturation, so the
379 difference in energy between unsaturation is not linear. Therefore, an
380 equation with the shape
381 $x^{\left| y^{-\left< un_\mathrm{ves}\right> }-y^{-un_\mathrm{monomer}} \right| }$
382 where $\left<un_\mathrm{ves}\right>$ is the average unsaturation of
383 the vesicle, and $un_\mathrm{monomer}$ is the average unsaturation. In
384 this equation, as the average unsaturation of the vesicle is larger,
385
386 \begin{equation}
387   un_b = 7^{1-\left(20\left(2^{-\left<un_\mathrm{vesicle} \right>} - 2^{-un_\mathrm{monomer}} \right)^2+1\right)^{-1}}
388   \label{eq:unsaturation_backward}
389 \end{equation}
390
391 The most common $\left<un_\mathrm{ves}\right>$ is around $1.7$, which leads to
392 a range of $\Delta \Delta G^\ddagger$ from
393 $\Sexpr{format(digits=3,to.kcal(7^(1-1/(5*(2^-1.7-2^-0)^2+1))))}
394 \frac{\mathrm{kcal}}{\mathrm{mol}}$ for monomers with 0 unsaturation
395 to
396 $\Sexpr{format(digits=3,to.kcal(7^(1-1/(5*(2^-1.7-2^-4)^2+1))))}\frac{\mathrm{kcal}}{\mathrm{mol}}$
397 for monomers with 4 unsaturations.
398
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$z <- (7^(1-1/(5*(2^-grid$x-2^-grid$y)^2+1)))
404 print(wireframe(z~x*y,grid,cuts=50,
405           drape=TRUE,
406           scales=list(arrows=FALSE),
407           xlab=list("Average Vesicle Unsaturation",rot=30),
408           ylab=list("Monomer Unsaturation",rot=-35),
409           zlab=list("Unsaturation Backward",rot=93)))
410 rm(grid)
411
412 <<fig=TRUE,echo=FALSE,results=hide,width=7,height=7>>=
413 grid <- expand.grid(x=seq(0,4,length.out=20),
414                     y=seq(0,4,length.out=20))
415 grid$z <- to.kcal((7^(1-1/(5*(2^-grid$x-2^-grid$y)^2+1))))
416 print(wireframe(z~x*y,grid,cuts=50,
417           drape=TRUE,
418           scales=list(arrows=FALSE),
419           xlab=list("Average Vesicle Unsaturation",rot=30),
420           ylab=list("Monomer Unsaturation",rot=-35),
421           zlab=list("Unsaturation Backward (kcal/mol)",rot=93)))
422 rm(grid)
423
424
425
426
427 \newpage
428 \subsubsection{Charge Backwards}
429 As in the case of monomers entering a vesicle, monomers leaving a
430 vesicle leave faster if their charge has the same sign as the average
431 charge vesicle. An equation of the form $ch_b = a^{\left<ch_v\right>
432   ch_m}$ is then appropriate, and using a base of $a=20$ yields:
433
434 \begin{equation}
435   ch_b = 20^{\left<{ch}_v\right> {ch}_m}
436   \label{eq:charge_backwards}
437 \end{equation}
438
439 The most common $\left<ch_v\right>$ is around $-0.164$, which leads to
440 a range of $\Delta \Delta G^\ddagger$ from
441 $\Sexpr{format(digits=3,to.kcal(20^(-.164*-1)))}
442 \frac{\mathrm{kcal}}{\mathrm{mol}}$ for monomers with charge $-1$ to
443 $0\frac{\mathrm{kcal}}{\mathrm{mol}}$
444 for monomers with charge $0$.
445
446
447 <<fig=TRUE,echo=FALSE,results=hide,width=7,height=7>>=
448 x <- seq(-1,0,length.out=20)
449 y <- seq(-1,0,length.out=20)
450 grid <- expand.grid(x=x,y=y)
451 grid$z <- as.vector(20^(outer(x,y)))
452 print(wireframe(z~x*y,grid,cuts=50,
453           drape=TRUE,
454           scales=list(arrows=FALSE),
455           xlab=list("Average Vesicle Charge",rot=30),
456           ylab=list("Component Charge",rot=-35),
457           zlab=list("Charge Backwards",rot=93)))
458 rm(x,y,grid)
459
460 <<fig=TRUE,echo=FALSE,results=hide,width=7,height=7>>=
461 x <- seq(-1,0,length.out=20)
462 y <- seq(-1,0,length.out=20)
463 grid <- expand.grid(x=x,y=y)
464 grid$z <- to.kcal(as.vector(20^(outer(x,y))))
465 print(wireframe(z~x*y,grid,cuts=50,
466           drape=TRUE,
467           scales=list(arrows=FALSE),
468           xlab=list("Average Vesicle Charge",rot=30),
469           ylab=list("Component Charge",rot=-35),
470           zlab=list("Charge Backwards (kcal/mol)",rot=93)))
471 rm(x,y,grid)
472
473
474 \newpage
475 \subsubsection{Curvature Backwards}
476
477 The less a monomer's intrinsic curvature matches the average curvature
478 of the vesicle in which it is in, the greater its rate of efflux. If
479 the difference is 0, $cu_f$ needs to be one. To map negative and
480 positive curvature to the same range, we also need take the logarithm.
481 Increasing mismatches in curvature increase the rate of efflux, but
482 asymptotically. \textcolor{red}{It is this property which the
483   unsaturation backwards equation does \emph{not} satisfy, which I
484   think it should.} An equation which satisfies this critera has the
485 form $cu_f = a^{1-\left(b\left( \left< \log cu_\mathrm{vesicle} \right>
486       -\log cu_\mathrm{monomer}\right)^2+1\right)^{-1}}$. An
487 alternative form would use the aboslute value of the difference,
488 however, this yields a cusp and sharp increase about the curvature
489 equilibrium, which is decidedly non-elegant. We have chosen bases of
490 $a=7$ and $b=20$.
491
492 \begin{equation}
493   cu_b = 7^{1-\left(20\left(\left< \log cu_\mathrm{vesicle} \right> -\log cu_\mathrm{monomer} \right)^2+1\right)^{-1}}
494   \label{eq:curvature_backwards}
495 \end{equation}
496
497 The most common $\left<\log cu_\mathrm{ves}\right>$ is around $-0.013$, which leads to
498 a range of $\Delta \Delta G^\ddagger$ from
499 $\Sexpr{format(digits=3,to.kcal(7^(1-1/(20*(-0.013-log(0.8))^2+1))))}
500 \frac{\mathrm{kcal}}{\mathrm{mol}}$ for monomers with curvature 0.8
501 to
502 $\Sexpr{format(digits=3,to.kcal(7^(1-1/(20*(-0.013-log(1.3))^2+1))))}\frac{\mathrm{kcal}}{\mathrm{mol}}$
503 for monomers with curvature 1.3 to $0\frac{\mathrm{kcal}}{\mathrm{mol}}$ for monomers with curvature near 1.
504
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$z <- 7^(1-1/(20*(log(grid$x)-log(grid$y))^2+1))
510 print(wireframe(z~x*y,grid,cuts=50,
511           drape=TRUE,
512           scales=list(arrows=FALSE),
513           xlab=list("Vesicle Curvature",rot=30),
514           ylab=list("Monomer Curvature",rot=-35),
515           zlab=list("Curvature Backward",rot=93)))
516 rm(grid)
517
518 <<fig=TRUE,echo=FALSE,results=hide,width=7,height=7>>=
519 grid <- expand.grid(x=seq(0.8,1.33,length.out=20),
520                     y=seq(0.8,1.33,length.out=20))
521 grid$z <- to.kcal(7^(1-1/(20*(log(grid$x)-log(grid$y))^2+1)))
522 print(wireframe(z~x*y,grid,cuts=50,
523           drape=TRUE,
524           scales=list(arrows=FALSE),
525           xlab=list("Vesicle Curvature",rot=30),
526           ylab=list("Monomer Curvature",rot=-35),
527           zlab=list("Curvature Backward (kcal/mol)",rot=93)))
528 rm(grid)
529
530
531 \newpage
532 \subsubsection{Length Backwards}
533
534 In a model membrane, the dissociation constant increases by a factor
535 of approximately 3.2 per carbon decrease in acyl chain length (Nichols
536 1985). Unfortunatly, the experimental data known to us only measures
537 chain length less than or equal to the bulk lipid, and does not exceed
538 it, and is only known for one bulk lipid species (DOPC). We assume
539 then, that the increase is in relationship to the average vesicle, and
540 that lipids with larger acyl chain length will also show an increase
541 in their dissociation constant.
542
543 \begin{equation}
544   l_b = 3.2^{\left|\left<l_\mathrm{ves}\right>-l_\mathrm{monomer}\right|}
545   \label{eq:length_backward}
546 \end{equation}
547
548 The most common $\left<\log l_\mathrm{ves}\right>$ is around $17.75$, which leads to
549 a range of $\Delta \Delta G^\ddagger$ from
550 $\Sexpr{format(digits=3,to.kcal(3.2^abs(12-17.75)))}
551 \frac{\mathrm{kcal}}{\mathrm{mol}}$ for monomers with length 12
552 to
553 $\Sexpr{format(digits=3,to.kcal(3.2^abs(24-17.75)))}\frac{\mathrm{kcal}}{\mathrm{mol}}$
554 for monomers with length 24 to $0\frac{\mathrm{kcal}}{\mathrm{mol}}$ for monomers with curvature near 18.
555
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$z <- 3.2^(abs(grid$x-grid$y))
561 print(wireframe(z~x*y,grid,cuts=50,
562           drape=TRUE,
563           scales=list(arrows=FALSE),
564           xlab=list("Average Vesicle Length",rot=30),
565           ylab=list("Monomer Length",rot=-35),
566           zlab=list("Length Backward",rot=93)))
567 rm(grid)
568
569 <<fig=TRUE,echo=FALSE,results=hide,width=7,height=7>>=
570 grid <- expand.grid(x=seq(12,24,length.out=20),
571                     y=seq(12,24,length.out=20))
572 grid$z <- to.kcal(3.2^(abs(grid$x-grid$y)))
573 print(wireframe(z~x*y,grid,cuts=50,
574           drape=TRUE,
575           scales=list(arrows=FALSE),
576           xlab=list("Average Vesicle Length",rot=30),
577           ylab=list("Monomer Length",rot=-35),
578           zlab=list("Length Backward (kcal/mol)",rot=93)))
579 rm(grid)
580
581
582
583 \newpage
584 \subsubsection{Complex Formation Backward}
585
586
587
588 \begin{equation}
589   CF1_b=1.5^{\left<CF1_\mathrm{ves}\right> CF1_\mathrm{monomer}-\left|\left<CF1_\mathrm{ves}\right> CF1_\mathrm{monomer}\right|}
590   \label{eq:complex_formation_backward}
591 \end{equation}
592
593 The most common $\left<CF1_\mathrm{ves}\right>$ is around $0.925$, which leads to
594 a range of $\Delta \Delta G^\ddagger$ from
595 $\Sexpr{format(digits=3,to.kcal(1.5^(0.925*-1-abs(0.925*-1))))}
596 \frac{\mathrm{kcal}}{\mathrm{mol}}$ for monomers with complex formation $-1$
597 to
598 $\Sexpr{format(digits=3,to.kcal(1.5^(0.925*2-abs(0.925*2))))}\frac{\mathrm{kcal}}{\mathrm{mol}}$
599 for monomers with length $2$ to $0\frac{\mathrm{kcal}}{\mathrm{mol}}$ for monomers with complex formation $0$.
600
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$z <- 1.5^(grid$x*grid$y-abs(grid$x*grid$y))
606 print(wireframe(z~x*y,grid,cuts=50,
607           drape=TRUE,
608           scales=list(arrows=FALSE),
609           xlab=list("Vesicle Complex Formation",rot=30),
610           ylab=list("Monomer Complex Formation",rot=-35),
611           zlab=list("Complex Formation Backward",rot=93)))
612 rm(grid)
613
614 <<fig=TRUE,echo=FALSE,results=hide,width=7,height=7>>=
615 grid <- expand.grid(x=seq(-1,3,length.out=20),
616                     y=seq(-1,3,length.out=20))
617 grid$z <- to.kcal(1.5^(grid$x*grid$y-abs(grid$x*grid$y)))
618 print(wireframe(z~x*y,grid,cuts=50,
619           drape=TRUE,
620           scales=list(arrows=FALSE),
621           xlab=list("Vesicle Complex Formation",rot=30),
622           ylab=list("Monomer Complex Formation",rot=-35),
623           zlab=list("Complex Formation Backward (kcal/mol)",rot=93)))
624 rm(grid)
625
626
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630
631 % \bibliographystyle{plainnat}
632 % \bibliography{references.bib}
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634
635 \end{document}