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Enregistrement W2115377037 · doi:10.1039/c5nr03665h

Electrostatics of DNA nucleotide–carbon nanotube hybrids evaluated from QM:MM simulations

2015· article· en· W2115377037 sur OpenAlexafffund
Morteza Chehel Amirani, Tian Tang

Notice bibliographique

RevueNanoscale · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCarbon Nanotubes in Composites
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsWestern Canada Research GridCompute Canada
Mots-clésCarbon nanotubeBiomoleculeElectrostaticsNucleotideStatic electricityDNANanoelectronicsNanotechnologyMaterials scienceMacromoleculeNucleobaseChemical physicsChemistryPhysicsPhysical chemistryGeneBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biomolecule-functionalized carbon nanotubes (CNTs) have been studied vastly in recent years due to their potential applications for instance in cancer detection, purification and separation of CNTs, and nanoelectronics. Studying the electrostatic potential generated by a biomolecule-CNT hybrid is important in predicting its interactions with the surrounding environment such as charged particles and surfaces. In this paper, we performed atomistic simulations using a QM:MM approach to evaluate the electrostatic potential and charge transfer for a hybrid structure formed by a DNA nucleotide and a CNT in solution. Four types of DNA nucleotides and two CNTs with chiralities of (4,4) and (7,0) were considered. The types of nucleotides and CNTs were both found to play important roles in the electrostatic potential and charge transfer of the hybrid. At the same distance from the CNT axis, the electrostatic potential for the nucleotide-(4,4) CNT hybrids was found to be stronger compared with that for the nucleotide-(7,0) CNT hybrids. Higher electric charge was also shown to be transferred from the DNA nucleotides to the (7,0) CNT compared with the (4,4) CNT. These results correlate with the previous finding that the nucleotides bound more tightly to the (7,0) CNT compared with the (4,4) CNT.

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)0,001
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,962

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations10
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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