Structures and Physical Properties of Gaseous Metal Cationized Biological Ions
Notice bibliographique
Résumé
Metal chelation can alter the activity of free biomolecules by modifying their structures or stabilizing higher energy tautomers. In recent years, mass spectrometric techniques have been used to investigate the effects of metal complexation with proteins, nucleobases and nucleotides, where small conformational changes can have significant physiological consequences. In particular, infrared multiple photon dissociation spectroscopy has emerged as an important tool for determining the structure and reactivity of gas-phase ions. Unlike other mass spectrometric approaches, this method is able to directly resolve structural isomers using characteristic vibrational signatures. Other activation and dissociation methods, such as blackbody infrared radiative dissociation or collision-induced dissociation can also reveal information about the thermochemistry and dissociative pathways of these biological ions. This information can then be used to provide information about the structures of the ionic complexes under study. In this article, we review the use of gas-phase techniques in characterizing metal-bound biomolecules. Particular attention will be given to our own contributions, which detail the ability of metal cations to disrupt nucleobase pairs, direct the self-assembly of nucleobase clusters and stabilize non-canonical isomers of amino acids.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».