Diffractive optics-based heterodyne detected four-wave mixing studies of protein dynamics: insights into ligand escape and cooperativity in heme proteins
Notice bibliographique
Résumé
Summary form only given. The relationship between molecular structure and function is of fundamental importance for understanding biological systems. The heme proteins hemoglobin and myoglobin provide ideal model systems for investigating this relationship because their structure and function are well characterized. In addition, they are amenable to optical probes, allowing their functional processes to be initiated by photodissociation. Previous studies on the femtosecond timescale have characterized the dynamics of myoglobin from femtoseconds to nanoseconds. The current work extends these studies to the millisecond regime to capture the full range of functionally relevant motions. These motions are often small and require a highly sensitive spectroscopy for their study. Diffractive optics-based four-wave mixing provides the sensitivity needed to observe changes in radius of <0.001 /spl Aring/. The use of diffractive optics facilitates the separation of Real and Imaginary parts of the /spl chi//sup 3/ signal by providing the required beam geometry for mixing the signal with a reference beam. In addition it offers passive phase-stabilization. A novel detection method that exploits the symmetry of the four-wave mixing experiment has been implemented to provide automatic isolation of the Real part of the signal. This simplifies the interpretation of the data by obviating the need to identify the Imaginary part of the signal. Further improvement in the signal-to-noise is an added benefit of this method.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».