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Enregistrement W2158537220 · doi:10.1021/ar100057a

Protein Mechanics: From Single Molecules to Functional Biomaterials

2010· article· en· W2158537220 sur OpenAlexafffund
Hongbin Li, Yi Cao

Notice bibliographique

RevueAccounts of Chemical Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueForce Microscopy Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésElastomerForce spectroscopyNanotechnologyRational designMaterials scienceAtomic force microscopyComputer scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Elastomeric proteins act as the essential functional units in a wide variety of biomechanical machinery and serve as the basic building blocks for biological materials that exhibit superb mechanical properties. These proteins provide the desired elasticity, mechanical strength, resilience, and toughness within these materials. Understanding the mechanical properties of elastomeric protein-based biomaterials is a multiscale problem spanning from the atomistic/molecular level to the macroscopic level. Uncovering the design principles of individual elastomeric building blocks is critical both for the scientific understanding of multiscale mechanics of biomaterials and for the rational engineering of novel biomaterials with desirable mechanical properties. The development of single-molecule force spectroscopy techniques has provided methods for characterizing mechanical properties of elastomeric proteins one molecule at a time. Single-molecule atomic force microscopy (AFM) is uniquely suited to this purpose. Molecular dynamic simulations, protein engineering techniques, and single-molecule AFM study have collectively revealed tremendous insights into the molecular design of single elastomeric proteins, which can guide the design and engineering of elastomeric proteins with tailored mechanical properties. Researchers are focusing experimental efforts toward engineering artificial elastomeric proteins with mechanical properties that mimic or even surpass those of natural elastomeric proteins. In this Account, we summarize our recent experimental efforts to engineer novel artificial elastomeric proteins and develop general and rational methodologies to tune the nanomechanical properties of elastomeric proteins at the single-molecule level. We focus on general design principles used for enhancing the mechanical stability of proteins. These principles include the development of metal-chelation-based general methodology, strategies to control the unfolding hierarchy of multidomain elastomeric proteins, and the design of novel elastomeric proteins that exhibit stimuli-responsive mechanical properties. Moving forward, we are now exploring the use of these artificial elastomeric proteins as building blocks of protein-based biomaterials. Ultimately, we would like to rationally tailor mechanical properties of elastomeric protein-based materials by programming the molecular sequence, and thus nanomechanical properties, of elastomeric proteins at the single-molecule level. This step would help bridge the gap between single protein mechanics and material biomechanics, revealing how the mechanical properties of individual elastomeric proteins are translated into the properties of macroscopic materials.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,315 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations120
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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