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Enregistrement W2623236592 · doi:10.1039/c7sm00384f

Cholesteric liquid crystals in living matter

2017· review· en· W2623236592 sur OpenAlexfundno aff
Michel Mitov

Notice bibliographique

RevueSoft Matter · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSilk-based biomaterials and applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésIridescenceBiologyHelix (gastropod)Cell biologyBiophysicsEvolutionary biologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Liquid crystals play an important role in biology because the combination of order and mobility is a basic requirement for self-organisation and structure formation in living systems. Cholesteric liquid crystals are omnipresent in living matter under both in vivo and in vitro conditions and address the major types of molecules essential to life. In the animal and plant kingdoms, the cholesteric structure is a recurring design, suggesting a convergent evolution to an optimised left-handed helix. Herein, we review the recent advances in the cholesteric organisation of DNA, chromatin, chitin, cellulose, collagen, viruses, silk and cholesterol ester deposition in atherosclerosis. Cholesteric structures can be found in bacteriophages, archaea, eukaryotes, bacterial nucleoids, chromosomes of unicellular algae, sperm nuclei of many vertebrates, cuticles of crustaceans and insects, bone, tendon, cornea, fish scales and scutes, cuttlebone and squid pens, plant cell walls, virus suspensions, silk produced by spiders and silkworms, and arterial wall lesions. This article specifically aims at describing the consequences of the cholesteric geometry in living matter, which are far from being fully defined and understood, and discusses various perspectives. The roles and functions of biological cholesteric liquid crystals include maximisation of packing efficiency, morphogenesis, mechanical stability, optical information, radiation protection and evolution pressure.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,285 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations313
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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