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Enregistrement W2014357936 · doi:10.1139/cjc-2014-0405

Fluorogenic protein labelling: a review of photophysical quench mechanisms and principles of fluorogen design

2014· review· en· W2014357936 sur OpenAlexafffundvenue
Yingche Chen, Kelvin Tsao, Jeffrey W. Keillor

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Chemistry · 2014
Typereview
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueClick Chemistry and Applications
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFörster resonance energy transferChemistryQuenching (fluorescence)LabellingFluorescencePhotoinduced electron transferRational designEnergy transferFluorescent proteinElectron transferDensity functional theoryDesign elements and principlesNanotechnologyPhotochemistryCombinatorial chemistryComputational chemistryChemical physicsGreen fluorescent proteinBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fluorescent labelling of specific proteins in complex biological systems remains an important challenge in chemical biology. One promising approach comprises the use of small molecules designed to react specifically with a targeted protein of interest and to increase in fluorescent intensity following this reaction. This kind of fluorogenic reaction generally derives from fluorescence quenching in the unreacted probe that is abrogated over the course of the reaction. Herein, we review the mechanistic principles of three major photophysical quenching mechanisms involving Förster resonance energy transfer (FRET), through-bond energy transfer (TBET), and photoinduced electron transfer (PeT). We then present design principles for novel fluorogenic probes based on an understanding of these quench mechanisms, with emphasis on the emerging utility of density functional theory (DFT) calculations in the design process.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations44
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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