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Enregistrement W2079887974 · doi:10.1021/la9037028

Direct Visualization of the Enzymatic Digestion of a Single Fiber of Native Cellulose in an Aqueous Environment by Atomic Force Microscopy

2010· article· en· W2079887974 sur OpenAlexaff
Amanda Quirk, Jacek Lipkowski, Chris Vandenende, Darrell Cockburn, Anthony J. Clarke, John Dutcher, Sharon G. Roscoe

Notice bibliographique

RevueLangmuir · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensAcadia UniversityUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAqueous solutionCelluloseAtomic force microscopyChemistryDigestion (alchemy)Bacterial celluloseFiberChemical engineeringEnzymeMicroscopyMaterials scienceNanotechnologyChromatographyOrganic chemistryOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Atomic force microscopy (AFM) was used to study native cellulose films prepared from a bacterial cellulose source, Acetobacter xylinum, using a novel application of the Langmuir-Blodgett technique. These films allowed high-resolution AFM images of single fibers and their microfibril structure to be obtained. Two types of experiments were performed. First, the fibers were characterized using samples that were dried after LB deposition. Next, novel protocols that allowed us to image single fibers of cellulose in films that were never dried were developed. This procedure allowed us to perform in situ AFM imaging studies of the enzymatic hydrolysis of single cellulose fibers in solution using cellulolytic enzymes. The in situ degradation of cellulose fibers was monitored over a 9 h period using AFM. These studies provided the first direct, real-time images of the enzymatic degradation of a single cellulose fiber. We have demonstrated the tremendous potential of AFM to study the mechanism of the enzymatic digestion of cellulose and to identify the most effective enzymes for the digestion of various cellulose structures or isomorphs.

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 seuil0,245

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations29
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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