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Enregistrement W2315629512 · doi:10.1021/bm300940e

DNA Stickers Promote Polymer Adsorption onto Cellulose

2012· article· en· W2315629512 sur OpenAlexaff
Teruaki Sato, Md. Monsur Ali, Robert Pelton, Emily D. Cranston

Notice bibliographique

RevueBiomacromolecules · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdsorptionCellulosePolymerChemistryChemical engineeringDNAPolymer sciencePolymer chemistryOrganic chemistryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adsorption of oligonucleotides onto model cellulose surfaces was investigated by comparing the Boese and Breaker's cellulose binding oligonucleotide (CBO) with a nonspecific oligonucleotide control (NSO). Measurements using the quartz crystal microbalance with dissipation technique confirmed that CBO adsorbed onto cellulose more than NSO, particularly at high ionic strengths (100 mM CaCl(2)). CBO showed a higher maximum adsorption on nanofibrillated and nanocrystalline cellulose than on regenerated cellulose, indicating a preference for the native cellulose I crystal structure under conditions that favored specific adsorption over calcium-mediated electrostatically driven adsorption. In addition, an anionic polyacrylamide (A-PAM) with grafted CBO also adsorbed onto the surface of cellulose in CaCl(2), whereas the unmodified A-PAM did not. This work shows that CBO performs as a "sticker", facilitating the adsorption of polyacrylamide onto cellulose, even under high ionic strength conditions where the adsorption of conventional polyelectrolytes is inhibited.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0010,002

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,264 · 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.

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

Citations15
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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