I Self-Assembled Monolayers (SAMs) sono un insieme orientato di molecole che si adsorbono su di un substrato auto-assemblandosi, per mezzo di interazioni laterali, in modo ordinato e compatto; impiegati come tecnica di modifica superficiale permettono di funzionalizzare a piacere una superficie. Nel caso di applicazioni biologiche è vantaggioso avere SAMs costituiti da catene peptidiche. In questo lavoro si definiscono, attraverso simulazioni di dinamica molecolare, quali possano essere le migliori sequenze amminoacidiche da utilizzare per ottenere un SAM su un substrato di oro adatto alla coltura di cellule endoteliali. La struttura generale dell’oligopeptide studiato è: Cys come head-group, che permette di legare covalentemente l’oro; spacer formato da una sequenza da uno a quattro amminoacidi (Pro, Phe, Gly, Ser, Ala, Tyr); layer zwitterionico, formato da residui con carica alternata, che favorisce la formazione di interazioni laterali, e end-group formato dalla sequenza RGDSP. In un primo screening si individuano, attraverso simulazioni di Replica Exchange, quali sequenze assumono una struttura secondaria che coinvolga il maggior numero di residui e abbia una buona stabilità. In seguito si costruiscono i SAMs costituiti da 20 omo-peptidi adsorbiti su oro, solvatati in acqua. Questi sistemi, simulati in ACEMD per 1µs, sono analizzati in termini di struttura secondaria, tilt angle, formazione di interazioni laterali, idrofilicità, altezza ed esposizione della sequenza RGD al solvente. Dalle analisi si evince che il peptide ottimale prevede uno spacer di almeno tre residui di Phe o Pro e un layer con almeno quattro coppie di residui a carica opposta. I SAMs migliori sono costituiti dalle sequenze CPPPKEKEKEKEK o CFFFKEKEKEKEKEKEK. Infine sono effettuati tests di nanoindentazione e di valutazione dell’angolo di contatto per caratterizzare le proprietà meccaniche e la bagnabilità del substrato.

Simulazioni di dinamica molecolare per la progettazione di self-assembled monolayers peptidici su oro

MANENTI, ANNALISA;RIGOLDI, FEDERICA
2011/2012

Abstract

I Self-Assembled Monolayers (SAMs) sono un insieme orientato di molecole che si adsorbono su di un substrato auto-assemblandosi, per mezzo di interazioni laterali, in modo ordinato e compatto; impiegati come tecnica di modifica superficiale permettono di funzionalizzare a piacere una superficie. Nel caso di applicazioni biologiche è vantaggioso avere SAMs costituiti da catene peptidiche. In questo lavoro si definiscono, attraverso simulazioni di dinamica molecolare, quali possano essere le migliori sequenze amminoacidiche da utilizzare per ottenere un SAM su un substrato di oro adatto alla coltura di cellule endoteliali. La struttura generale dell’oligopeptide studiato è: Cys come head-group, che permette di legare covalentemente l’oro; spacer formato da una sequenza da uno a quattro amminoacidi (Pro, Phe, Gly, Ser, Ala, Tyr); layer zwitterionico, formato da residui con carica alternata, che favorisce la formazione di interazioni laterali, e end-group formato dalla sequenza RGDSP. In un primo screening si individuano, attraverso simulazioni di Replica Exchange, quali sequenze assumono una struttura secondaria che coinvolga il maggior numero di residui e abbia una buona stabilità. In seguito si costruiscono i SAMs costituiti da 20 omo-peptidi adsorbiti su oro, solvatati in acqua. Questi sistemi, simulati in ACEMD per 1µs, sono analizzati in termini di struttura secondaria, tilt angle, formazione di interazioni laterali, idrofilicità, altezza ed esposizione della sequenza RGD al solvente. Dalle analisi si evince che il peptide ottimale prevede uno spacer di almeno tre residui di Phe o Pro e un layer con almeno quattro coppie di residui a carica opposta. I SAMs migliori sono costituiti dalle sequenze CPPPKEKEKEKEK o CFFFKEKEKEKEKEKEK. Infine sono effettuati tests di nanoindentazione e di valutazione dell’angolo di contatto per caratterizzare le proprietà meccaniche e la bagnabilità del substrato.
GAUTIERI, ALFONSO
ING II - Scuola di Ingegneria dei Sistemi
22-apr-2013
2011/2012
Tesi di laurea Magistrale
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