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Enregistrement W1994387300 · doi:10.1039/c0cp00658k

Building biomimetic membrane at a gold electrode surface

2010· review· en· W1994387300 sur OpenAlexaff
Jacek Lipkowski

Notice bibliographique

RevuePhysical Chemistry Chemical Physics · 2010
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLipid Membrane Structure and Behavior
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMembraneChemistryVesicleLipid bilayerElectrodeNanotechnologyMaterials scienceChemical physicsPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article describes efforts to build a model biological membrane at a surface of a gold electrode. In this architecture, the membrane may be exposed to static electric fields on the order of 10(7) to 10(8) V m(-1). These fields are comparable in magnitude to the static electric field acting on a natural biological membrane. The field may be conveniently used to manipulate organic molecules within the membrane. By turning a knob on the control instrument one can deposit or lift the membrane from the gold surface. Electrochemical techniques can be used to control the physical state of the film while the infrared reflection absorption spectroscopy (IRRAS), surface imaging by STM and AFM and neutron scattering techniques can be employed to study conformational changes of organic molecules and their ordering within the membrane. This is shown on examples of membranes built of a simple zwitterionic phospholipid such as 1,2-dimyristoyl-sn-glycero-3-phosphatidylcholine (DMPC) and a mixed membrane composed of DMPC and cholesterol. The results illustrate the tremendous effect of cholesterol on the membrane structure. Two methods of membrane deposition at the electrode surface, namely by unilamellar vesicles fusion and using the Langmuir-Blodgett technique, are compared. Applications of these model systems to study interactions of small antibiotic peptides with lipids are discussed.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,281 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations106
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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