Peptide and protein‐based nanotubes for nanobiotechnology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The development of biologically relevant nanosystems such as biomolecular probes and sensors requires systems that effectively interface specific biochemical environments with abiotic architectures. The most widely studied nanomaterial, carbon nanotubes, has proven challenging in their adaptation for biomedical applications despite their numerous advantageous physical and electrochemical properties. On the other hand, development of bionanosystems through adaptation of existing biological systems has several advantages including their adaptability through modern recombinant DNA strategies. Indeed, the use of peptides, proteins and protein assemblies as nanotubes, scaffolds, and nanowires has shown much promise as a bottom‐up approach to the development of novel bionanosystems. We highlight several unique peptide and protein systems that generate protein nanotubes (PNTs) that are being explored for the development of biosensors, probes, bionanowires, and drug delivery systems. WIREs Nanomed Nanobiotechnol 2012, 4:575–585. doi: 10.1002/wnan.1180 This article is categorized under: Nanotechnology Approaches to Biology > Nanoscale Systems in Biology Biology-Inspired Nanomaterials > Peptide-Based Structures
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».