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Enregistrement W1978323476 · doi:10.1063/1.4890503

An atomic charge model for graphene oxide for exploring its bioadhesive properties in explicit water

2014· article· en· W1978323476 sur OpenAlexafffund
Douglas Stauffer, Nadiya Dragneva, Wely B. Floriano, Robert C. Mawhinney, Giovanni Fanchini, Sam French, Oleg Rubel

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Chemical Physics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGraphene and Nanomaterials Applications
Établissements canadiensUniversity of CalgarySouth Health CampusWestern UniversityLakehead UniversityThunder Bay Regional Research Institute
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaLakehead University
Mots-clésGrapheneAdsorptionBiomoleculeOxideMolecular dynamicsAtomic chargeSurface chargeBioadhesiveNanotechnologyMaterials scienceElectrostaticsForce field (fiction)Ab initioBiocompatibilityComputational chemistryChemical physicsDrug deliveryChemistryMoleculePhysicsPhysical chemistryOrganic chemistryQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Graphene Oxide (GO) has been shown to exhibit properties that are useful in applications such as biomedical imaging, biological sensors, and drug delivery. The binding properties of biomolecules at the surface of GO can provide insight into the potential biocompatibility of GO. Here we assess the intrinsic affinity of amino acids to GO by simulating their adsorption onto a GO surface. The simulation is done using Amber03 force-field molecular dynamics in explicit water. The emphasis is placed on developing an atomic charge model for GO. The adsorption energies are computed using atomic charges obtained from an ab initio electrostatic potential based method. The charges reported here are suitable for simulating peptide adsorption to GO.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,161
Score d'incertitude au seuil0,269

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,179 · 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 tête enseignante, 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

Citations53
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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