MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2145672779 · doi:10.1139/v04-154

Using ellipsoids to model charge distributions in gas phase protein complex ion dissociation

2004· article· en· W2145672779 sur OpenAlexfundvenueno aff
Susan A. Csiszar, Mark Thachuk

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Chemistry · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMass Spectrometry Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésChemistryDissociation (chemistry)IonAsymmetryEllipsoidElectrostaticsAtomic physicsSurface chargeMolecular physicsChemical physicsAnalytical Chemistry (journal)Physical chemistryPhysicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gas phase protein complex dissociation was modelled using ellipsoids on which discrete charges were placed in randomly chosen charge sites. A number of sizes, shapes, orientations, and types of ellipsoids were considered. For each case, charge transfer parameters and electrostatic energies were calculated as a function of the fractional surface area. It was found that to within 10–15%, the charge on product ions after dissociation is distributed according to their fractional surface area. This can imply, for example, that in experiments measuring the dissociation of homodimers, charge asymmetries of greater than 10–15% in the product ions signal that one of the ions has greatly increased its surface area, such as would occur with unfolding. This assumes that proton transfer occurs on a timescale fast enough that the dissociation products adopt the minimum electrostatic energy configuration. Calculation of this energy shows that it is minimized when one or more of the monomers is in an extended conformation.Key words: protein complex dissociation, ellipsoid charge model, charge asymmetry.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations18
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of ChemistryMême sujetMass Spectrometry Techniques and ApplicationsTravaux en français237 207