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Enregistrement W2768272553 · doi:10.3390/magnetochemistry3040040

Short-Chain Alkanethiol Coating for Small-Size Gold Nanoparticles Supporting Protein Stability

2017· article· en· W2768272553 sur OpenAlexfundno aff
Cristina Cantarutti, Paolo Bertoncin, Alessandra Corazza, Sofia Giorgetti, P. Patrizia Mangione, Vittorio Bellotti, Federico Fogolari, Gennaro Esposito

Notice bibliographique

RevueMagnetochemistry · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanocluster Synthesis and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesYork UniversityNew York University Abu Dhabi
Mots-clésColloidal goldBiomoleculeNanoparticleCoatingNanotechnologyPrecipitationChemistryFluorescence spectroscopyMaterials scienceSpectroscopyFluorescenceChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The application of gold nanoparticles (AuNPs) is emerging in many fields, raising the need for a systematic investigation on their safety. In particular, for biomedical purposes, a relevant issue are certainly AuNP interactions with biomolecules, among which proteins are the most abundant ones. Elucidating the effects of those interactions on protein structure and on nanoparticle stability is a major task towards understanding their mechanisms at a molecular level. We investigated the interaction of the 3-mercaptopropionic acid coating of AuNPs (MPA-AuNPs) with β2-microglobulin (β2m), which is a paradigmatic amyloidogenic protein. To this aim, we prepared and characterized MPA-AuNPs with an average diameter of 3.6 nm and we employed NMR spectroscopy and fluorescence spectroscopy to probe protein structure perturbations. We found that β2m interacts with MPA-AuNPs through a highly localized patch maintaining its overall native structure with minor conformational changes. The interaction causes the reversible precipitation of clusters that can be easily re-dispersed through brief sonication.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,001

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,247 · 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'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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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