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Enregistrement W2030858841 · doi:10.1002/cmr.a.20132

Studying natural structural protein fibers by solid‐state nuclear magnetic resonance

2009· article· en· W2030858841 sur OpenAlexafffund
Alexandre A. Arnold, Isabelle Marcotte

Notice bibliographique

RevueConcepts in Magnetic Resonance Part A · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSilk-based biomaterials and applications
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les TechnologiesCentre québécois sur les matériaux fonctionnels
Mots-clésSolid-state nuclear magnetic resonanceOrientation (vector space)Solid-stateFiber diffractionSpider silkMaterials scienceElastinMolecular dynamicsChemical physicsDiffractionBiological systemChemistryPhysicsX-ray crystallographyNuclear magnetic resonanceComputational chemistrySILKComposite materialMathematicsOpticsPhysical chemistryBiologyGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract As a consequence of evolutionary pressure, various organisms have developed structural fibers displaying a range of exceptional mechanical properties adapted specifically to their functions. An understanding of these properties at the molecular level requires a detailed description of local structure, orientation with respect to the fiber and size of constitutive units, and dynamics on various timescales. The size and lack of long‐range order in these protein systems constitute an important challenge to classical structural techniques such as high‐resolution NMR and X‐ray diffraction. Solid‐state NMR overcomes these constraints and is uniquely suited to the study of these inherently disordered systems. Solid‐state NMR experiments developed or applied to determine structure, orientation, and dynamics of these complex proteins will be reviewed and illustrated through examples of their applications to fibers such as spider and silkworm silks, collagen, elastin, and keratin. © 2009 Wiley Periodicals, Inc. Concepts Magn Reson Part A 34A: 24–27, 2009.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,484
Score d'incertitude au seuil1,000

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,260 · 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.

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

Citations11
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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