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Enregistrement W2506443839 · doi:10.1039/9781849732154

Molecular Simulations and Biomembranes

2010· book· en· W2506443839 sur OpenAlexafffund
D. Peter Tieleman, Mark Sansom, Philip C. Biggin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueOrigins and Evolution of Life
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchFondation pour la Recherche Médicale
Mots-clésScope (computer science)Computer scienceData scienceNanotechnologyField (mathematics)Management scienceBiochemical engineeringEngineeringMaterials scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The need for information in the understanding of membrane systems has been caused by three things - an increase in computer power; methodological developments and the recent expansion in the number of researchers working on it worldwide. However, there has been no up-to-date book that covers the application of simulation methods to membrane systems directly and this book fills an important void in the market. It provides a much needed update on the current methods and applications as well as highlighting recent advances in the way computer simulation can be applied to the field of membranes and membrane proteins. The objectives are to show how simulation methods can provide an important contribution to the understanding of these systems. The scope of the book is such that it covers simulation of membranes and membrane proteins, but also covers the more recent methodological developments such as coarse-grained molecular dynamics and multiscale approaches in systems biology. Applications embrace a range of biological processes including ion channel and transport proteins. The book is wide ranging with broad coverage and a strong coupling to experimental results wherever possible, including colour illustrations to highlight particular aspects of molecular structure. With an internationally respected list of authors, its publication is timely and it will prove indispensable to a large scientific readership.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,010

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,225 · 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
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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