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Enregistrement W1976349883 · doi:10.1021/ac991389f

Raman Spectroscopy As a Discovery Tool in Carbohydrate Chemistry

2000· article· en· W1976349883 sur OpenAlexafffund
Patricia Arboleda, Glen R. Loppnow

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMolecular spectroscopy and chirality
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Alberta
Mots-clésRaman spectroscopyMonosaccharideChemistryCarbohydrate chemistryAnomerGlycobiologyAnalytical Chemistry (journal)Aqueous solutionCarbohydrateChromatographyPhysical chemistryStereochemistryOrganic chemistryBiochemistryOpticsGlycan

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Raman spectra of nine anomerically stable monosaccharides have been obtained in aqueous solution in the 700-1700 cm(-1) spectral range. Good-quality spectra are obtained of solutions with concentrations as low as 10 mM and volumes as small as 15 microL. Interestingly, the Raman spectra appear to be exquisitely sensitive to the configuration of the carbon centers; unique spectra are obtained of all nine monosaccharides. The unique Raman spectral fingerprint observed for each monosaccharide, and for each anomer of each monosaccharide, suggests that Raman spectroscopy may be a useful technique for the identification and characterization of biologically relevant oligosaccharides. To test this idea, Raman spectra of three unknown disaccharides were obtained in a single-blind study. Identification of the individual monosaccharide components and their anomeric configuration was completely successful. All of these results suggest that development of Raman spectroscopy as a fast, sensitive discovery tool in glycobiology and carbohydrate chemistry is straightforward.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations62
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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