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Enregistrement W2279556680 · doi:10.1385/1-59259-184-1:127

Multiangle Laser Light Scattering and Sedimentation Equilibrium

2003· article· en· W2279556680 sur OpenAlexaff
Leslie D. Hicks, Jean‐René Alattia, Mitsuhiko Ikura, Cyril M. Kay

Notice bibliographique

RevueHumana Press eBooks · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser-induced spectroscopy and plasma
Établissements canadiensUniversity of TorontoOntario Institute for Cancer ResearchUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultiangle light scatteringSedimentation equilibriumLaserLight scatteringWavelengthScatteringCentrifugeSedimentationSize-exclusion chromatographyChemistryChromatographyOpticsAnalytical Chemistry (journal)PhysicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multiangle laser light scattering (MALLS) and sedimentation equilibrium are two powerful techniques used to characterize the association properties of proteins and their interactions in solution under physiological conditions. Both techniques have undergone a resurgence as a result of the advent of recombinant technologies which has enabled the generation of reasonable quantities of biologically significant proteins that exist in vivo in small amounts so that they can now be characterized physicochemically. As well, new technical developments with both techniques have made them much more sensitive and user friendly. In the case of static light scattering, this includes the use of lasers and modern detectors on-line with size exclusion chromatography so that one can establish absolute molecular weights of individual protein fractions eluting from the column. With sedimentation equilibrium, the Optima XL-I centrifuge (developed by Beckman, Palo Alto, CA) is equipped with both a new photoelectric scanning absorption optical system enabling exact measurement of concentration profiles at wavelengths of 190-800 nm and an interference optical system allowing the measurement of much higher concentration gradients. In both cases, powerful computer programs have been developed for data evaluation. Examples of the use of both techniques to study the association properties of cadherin in the presence and absence of calcium are described later.

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 enseignants0,158
Score d'incertitude au seuil0,550

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations2
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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