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Enregistrement W2047695660 · doi:10.1021/jp074793o

An Improved <sup>15</sup>N Relaxation Dispersion Experiment for the Measurement of Millisecond Time-Scale Dynamics in Proteins

2007· article· en· W2047695660 sur OpenAlexaff
D. Flemming Hansen, Pramodh Vallurupalli, Lewis E. Kay

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry B · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced NMR Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMillisecondTime domainTime constantRelaxation (psychology)Dispersion (optics)ChemistryPulse (music)Decoupling (probability)Robustness (evolution)Nuclear magnetic resonanceBiological systemPhysicsComputational physicsOpticsComputer scienceQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new (15)N constant-time relaxation dispersion pulse scheme for the quantification of millisecond time-scale exchange dynamics in proteins is presented. The experiment differs from previously developed sequences in that it includes (1)H continuous-wave decoupling during the (15)N Carr-Purcell-Meiboom-Gill (CPMG) pulse train that significantly improves the relaxation properties of (15)N magnetization, leading to sensitivity gains in experiments. Moreover, it is shown that inclusion of an additional (15)N 180 degrees refocusing pulse (phase cycled +/- x) in the center of the CPMG pulse train, consisting of 1(5)N 180 degrees (y) pulses, provides compensation for pulse imperfections beyond the normal CPMG scheme. Relative to existing relaxation-compensated constant-time relaxation dispersion pulse schemes, nu(CPMG) values that are only half as large can be employed, offering increased sensitivity to slow time-scale exchange processes. The robustness of the methodology is illustrated with applications involving a pair of proteins: an SH3 domain that does not show millisecond time-scale exchange and an FF domain with significant chemical exchange contributions.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations239
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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