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Enregistrement W2195989424 · doi:10.1007/s00249-015-1093-y

The styrene–maleic acid copolymer: a versatile tool in membrane research

2015· review· en· W2195989424 sur OpenAlexfundno aff
Jonas M. Dörr, Stefan Scheidelaar, Martijn C. Koorengevel, Juan J. Dominguez, Marre Schäfer, Cornelis A. van Walree, J. Antoinette Killian

Notice bibliographique

RevueEuropean Biophysics Journal · 2015
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLipid Membrane Structure and Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSeventh Framework ProgrammeUniversity of TorontoNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekEuropean CommissionTechnische Universität KaiserslauternBusiness Events Perth
Mots-clésMembraneMaleic acidCopolymerMembrane proteinAmphiphileStyreneChemistryLipid bilayerNanodiscPeripheral membrane proteinPolymerBiophysicsIntegral membrane proteinBiochemistryOrganic chemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new and promising tool in membrane research is the detergent-free solubilization of membrane proteins by styrene-maleic acid copolymers (SMAs). These amphipathic molecules are able to solubilize lipid bilayers in the form of nanodiscs that are bounded by the polymer. Thus, membrane proteins can be directly extracted from cells in a water-soluble form while conserving a patch of native membrane around them. In this review article, we briefly discuss current methods of membrane protein solubilization and stabilization. We then zoom in on SMAs, describe their physico-chemical properties, and discuss their membrane-solubilizing effect. This is followed by an overview of studies in which SMA has been used to isolate and investigate membrane proteins. Finally, potential future applications of the methodology are discussed for structural and functional studies on membrane proteins in a near-native environment and for characterizing protein-lipid and protein-protein interactions.

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,293 · 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

Citations416
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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