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Enregistrement W2320480613 · doi:10.1021/jp410586f

Modeling of Various Optical Spectra in the Presence of Slow Excitation Energy Transfer in Dimers and Trimers with Weak Interpigment Coupling: FMO as an Example

2014· article· en· W2320480613 sur OpenAlexaff
Nicoleta Herascu, Adam Kell, Khem Acharya, Ryszard Jankowiak, Robert E. Blankenship, Valter Zazubovich

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry B · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSpectroscopy and Quantum Chemical Studies
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrimerExcitationSpectral lineChemistryMolecular physicsCoupling (piping)Atomic physicsEmission spectrumAbsorption spectroscopyChemical physicsAbsorption (acoustics)Energy transferMonomerPhysicsDimerMaterials scienceOpticsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present an improved simulation methodology to describe nonphotochemical hole-burned (NPHB) spectra. The model, which includes both frequency-dependent excitation energy transfer (EET) rate distributions and burning following EET, provides reasonable fits of various optical spectra including resonant and nonresonant holes in the case of FMO complex. A qualitative description of the NPHB process in light of a very complex protein energy landscape is briefly discussed. As an example, we show that both resonant and nonresonant HB spectra obtained for the 825 nm band of the trimeric FMO of C. tepidum are consistent with the presence of a relatively slow EET between the lowest energy states of the monomers of the trimer (mostly localized on BChl a 3), with a weak (∼1 cm(-1)) coupling between these states revealed via calculated emission spectra. We argue that the nature of the so-called 825 nm absorption band of the FMO trimer, contrary to the presently accepted consensus, cannot be explained by a single transition.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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