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Enregistrement W2002807907 · doi:10.1021/jp711479f

Supported Lipid Bilayers on Spacious and pH-Responsive Polymer Cushions with Varied Hydrophilicity

2008· article· en· W2002807907 sur OpenAlexaff
Lars D. Renner, Toshihisa Osaki, Salvatore Chiantia, Petra Schwille, Carsten Werner

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry B · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLipid Membrane Structure and Behavior
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolymerVesicleLipid bilayerSwellingMembraneChemistryDiffusionChemical engineeringCopolymerPolymer chemistrySynthetic membraneMaterials scienceOrganic chemistryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report the successful formation of supported multicomponent lipid bilayer membranes (sLBMs) on polymer cushions consisting of a set of alternating maleic acid copolymers. The formation of sLBMs was triggered by a transient reduction of the electrostatic repulsion between the polymer cushions and the lipid vesicles by lowering the solution's pH to 4. Upon formation, the stability of the sLBMs was not affected by subsequent variations of the environmental pH. The degree of hydrophilicity and swelling of the anionic polymer cushions was found to determine both the kinetics of the membrane formation and the mobility of the lipid bilayer with lipid diffusion coefficients in the range from 0.26 to 2.6 microm2s(-1). The introduced polymer cushion system is concluded to provide a versatile base for the integration of active transmembrane proteins in sLBMs.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,392

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations46
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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