Biomolecular <scp>NMR</scp> Spectroscopy of Ribonucleic Acids
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Biomolecular nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy allows the characterisation of structural and dynamic properties of ribonucleic acids (RNAs) in solution. The NMR‐based determination of high‐resolution three‐dimensional (3D) structures by NMR spectroscopy in solution is especially useful for small‐to‐medium sized RNA molecules like aptamers and small ribozymes, but has also been achieved for RNAs up to about 100 nucleotides in total size. Biomolecular NMR also provides valuable information about the interaction between RNA and diverse binding partners such as drugs, peptides, proteins or other nucleic acids. In addition, novel methods can be utilised to characterise the role of metal ions, intramolecular dynamics across a range of motion time scales and shifted p K a values of exchangeable nucleobase protons in RNA structure and catalysis. Key Concepts: High‐resolution NMR spectroscopy in solution is a powerful method to determine the 3D structures of small and medium sized RNA molecule. The structure determination of larger RNAs generally requires labelling with stable isotopes The information about molecular dynamics that can be obtained by NMR experiments allows quantitative studies of molecular motion across a wide range of time scales. The possibility to directly observe changes in the pK a values of ionisable groups. The localisation of divalent metal ions can be defined using several NMR methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».