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Enregistrement W2084316830 · doi:10.1039/b806995f

Aqueous peptides as experimental models for hydration water dynamics near protein surfaces

2008· article· en· W2084316830 sur OpenAlexaff
Cecile Malardier‐Jugroot, Margaret E. Johnson, Rajesh K. Murarka, Teresa Head‐Gordon

Notice bibliographique

RevuePhysical Chemistry Chemical Physics · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Structure and Dynamics
Établissements canadiensRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesIsrael Science FoundationU.S. Department of Commerce
Mots-clésArrhenius equationAqueous solutionChemical physicsAmphiphileChemistryNeutron scatteringMolecular dynamicsPeptideActivation energyScatteringThermodynamicsPhysical chemistryComputational chemistryOrganic chemistryPhysicsPolymerBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report quasi-elastic neutron scattering experiments to contrast the water dynamics as a function of temperature for hydrophilic and amphiphilic peptides under the same level of confinement, as models for understanding hydration dynamics near chemically heterogeneous protein surfaces. We find that the hydrophilic peptide shows only a single non-Arrhenius translational process with no evidence of spatial heterogeneity unlike the amphiphilic peptide solution that exhibits two translational relaxations with an Arrhenius and non-Arrhenius dependence on temperature. Together these results provide experimental proof that heterogeneous dynamical signatures near protein surfaces arise in part from chemical heterogeneity (energy disorder) as opposed to mere topological roughness of the protein surface.

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)
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 enseignants0,109
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations40
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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