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Enregistrement W2849395674 · doi:10.1021/jacs.8b05640

DNA-Encoded Protein Janus Nanoparticles

2018· article· en· W2849395674 sur OpenAlexfundno aff
Oliver G. Hayes, Janet R. McMillan, Byeongdu Lee, Chad A. Mirkin

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Chemical Society · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePickering emulsions and particle stabilization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOffice of Naval ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésChemistryNanotechnologyJanusNanoparticleJanus particlesDNANucleic acidProtein crystallizationOligonucleotideSelf-assemblyCrystallizationMaterials scienceBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Asymmetric functionality and directional interactions, which are characteristic of noncentrosymmetric particles, such as Janus particles, present an opportunity to encode particles with properties, but also a great synthetic challenge. Here, we exploit the chemical anisotropy of proteins, and the versatile chemistry of DNA to synthesize a protein-based Janus nanoparticle comprised of two proteins encoded with sequence-specific nucleic acid domains, tethered together by an interprotein "DNA bond". We use these novel nanoparticles to realize a new class of three-dimensional superlattice, only possible when two sides of the particle are modified with orthogonal oligonucleotide sequences. The low symmetry, intrinsic to Janus particles, enables the realization of unprecedented multicomponent nanoparticle superlattices with unique, hexagonal layered architectures. In addition, the interprotein "DNA bond" can be modulated to selectively expand the lattice in a single direction. The results presented herein not only emphasize the power of rationally designing nanoscale building blocks to create highly engineered colloidal crystals, but also establish a precedent for applications of multidomain DNA-encoded nanoparticles, especially in the field of colloidal crystallization.

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 enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,002

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)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,262
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

Citations58
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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