Controlling errors in the process of molecular self-assembly
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The problem of controlling errors in the process of molecular self-assembly is of central importance in biomolecular computation. The stochastic nature of the self-assembly process leads to assembly errors, i.e., deviations from ideal growth of the assembly. Many different constructions of proofreading tile sets have been proposed in the literature to reduce the effect of such assembly errors. Another major error mechanism affecting the self-assembly process in practice is that of imperfections within the tiles themselves. This source of error has, surprisingly, received little prior attention. In this work, we consider a scenario in which some small proportion of the tiles in a tile set are ¿malformed¿. We study, through simulations, the effect of such malformed tiles on the self-assembly process within the kinetic Tile Assembly Model (kTAM). The simulation results show that some tile set constructions show greater error-resilience in the presence of malformed tiles than others. But, most notably, the snaked proofreading tile set of Chen and Goel fails to form even moderately-sized tile assemblies when malformed tiles are present. We present modifications of the snaked proofreading construction that indicate that it is possible to design tile sets that are not just robust with respect to errors intrinsic to the self-assembly process, but also with respect to malformed tiles.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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