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Enregistrement W2786310006 · doi:10.1039/c8ob00025e

High efficiency two-photon uncaging coupled by the correction of spontaneous hydrolysis

2018· article· en· W2786310006 sur OpenAlexaff
Dénes Pálfi, Balázs Chiovini, Gergely Szalay, Attila Kaszás, Gergely F. Turi, Gergely Katona, Péter Ábrányi‐Balogh, Milán Szöri, Attila Potor, Orsolya Frigyesi, Csilla Lukácsné Haveland, Zoltán Szadai, Miklós Madarász, A. Vasanits-Zsigrai, I. Molnár-Perl, Béla Viskolcz, Imre G. Csizmadia, Zoltán Mucsi, Balázs Rózsa

Notice bibliographique

RevueOrganic & Biomolecular Chemistry · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePhotochromic and Fluorescence Chemistry
Établissements canadiensUniversity of TorontoToronto Public Health
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundMagyar Tudományos Akadémia
Mots-clésChemistryHydrolysisTwo-photon excitation microscopyPhotochemistryPhotonOrganic chemistryFluorescenceOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two-photon (TP) uncaging of neurotransmitter molecules is the method of choice to mimic and study the subtleties of neuronal communication either in the intact brain or in slice preparations. However, the currently available caged materials are just at the limit of their usability and have several drawbacks. The local and focal nature of their use may for example be jeopardized by a high spontaneous hydrolysis rate of the commercially available compounds with increased photochemical release rate. Here, using quantum chemical modelling we show the mechanisms of hydrolysis and two-photon activation, and synthesized more effective caged compounds. Furthermore, we have developed a new enzymatic elimination method removing neurotransmitters inadvertently escaping from their compound during experiment. This method, usable both in one and two-photon experiments, allows for the use of materials with an increased rate of photochemical release. The efficiency of the new compound and the enzymatic method and of the new compound are demonstrated in neurophysiological experiments.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,200 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations20
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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