Elastin as a self–organizing biomaterial: use of recombinantly expressed human elastin polypeptides as a model for investigations of structure and self–assembly of elastin
Notice bibliographique
Résumé
Elastin is the major extracellular matrix protein of large arteries such as the aorta, imparting characteristics of extensibility and elastic recoil. Once laid down in tissues, polymeric elastin is not subject to turnover, but is able to sustain its mechanical resilience through thousands of millions of cycles of extension and recoil. Elastin consists of ca. 36 domains with alternating hydrophobic and cross-linking characteristics. It has been suggested that these hydrophobic domains, predominantly containing glycine, proline, leucine and valine, often occurring in tandemly repeated sequences, are responsible for the ability of elastin to align monomeric chains for covalent cross-linking. We have shown that small, recombinantly expressed polypeptides based on sequences of human elastin contain sufficient information to self-organize into fibrillar structures and promote the formation of lysine-derived cross-links. These cross-linked polypeptides can also be fabricated into membrane structures that have solubility and mechanical properties reminiscent of native insoluble elastin. Understanding the basis of the self-organizational ability of elastin-based polypeptides may provide important clues for the general design of self-assembling biomaterials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».