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Enregistrement W2162588551 · doi:10.1039/c1nr10502g

The critical role of water in spider silk and its consequence for protein mechanics

2011· article· en· W2162588551 sur OpenAlexaff
Cameron Brown, Jennifer MacLeod, Heinz Amenitsch, Fernando Cacho‐Nerin, H.S. Gill, Andrew Price, Enrico Traversa, Silvia Licoccia, Federico Rosei

Notice bibliographique

RevueNanoscale · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSilk-based biomaterials and applications
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesUniversity of WollongongJapan Society for the Promotion of ScienceMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyRoyal Society of ChemistryNational Institute for Materials ScienceRoyal Society
Mots-clésSILKSpider silkToughnessSpiderMaterials scienceStiffnessCore (optical fiber)Composite materialPolymer scienceChemical physicsChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to its remarkable mechanical and biological properties, there is considerable interest in understanding, and replicating, spider silk's stress-processing mechanisms and structure-function relationships. Here, we investigate the role of water in the nanoscale mechanics of the different regions in the spider silk fibre, and their relative contributions to stress processing. We propose that the inner core region, rich in spidroin II, retains water due to its inherent disorder, thereby providing a mechanism to dissipate energy as it breaks a sacrificial amide-water bond and gains order under strain, forming a stronger amide-amide bond. The spidroin I-rich outer core is more ordered under ambient conditions and is inherently stiffer and stronger, yet does not on its own provide high toughness. The markedly different interactions of the two proteins with water, and their distribution across the fibre, produce a stiffness differential and provide a balance between stiffness, strength and toughness under ambient conditions. Under wet conditions, this balance is destroyed as the stiff outer core material reverts to the behaviour of the inner core.

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 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,152

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations34
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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