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Enregistrement W2883680429 · doi:10.1021/acsnano.8b02856

Crystalline Cyclophane–Protein Cage Frameworks

2018· article· en· W2883680429 sur OpenAlexaff
Ngong Kodiah Beyeh, Nonappa Nonappa, Ville Liljeström, Joona Mikkilä, Antti Korpi, Davide Bochicchio, Giovanni M. Pavan, Olli Ikkala, Robin H. A. Ras, Mauri A. Kostiainen

Notice bibliographique

RevueACS Nano · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueSupramolecular Chemistry and Complexes
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesLuonnontieteiden ja Tekniikan Tutkimuksen ToimikuntaAcademy of FinlandSigrid Juséliuksen SäätiöSuomen KulttuurirahastoSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésSupramolecular chemistryBiomoleculeCyclophaneMolecular recognitionNon-covalent interactionsNanotechnologyCationic polymerizationMaterials scienceSelf-assemblyHost–guest chemistryChemistryMoleculeCrystallographyCrystal structurePolymer chemistryHydrogen bondOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cyclophanes are macrocyclic supramolecular hosts famous for their ability to bind atomic or molecular guests via noncovalent interactions within their well-defined cavities. In a similar way, porous crystalline networks, such as metal-organic frameworks, can create microenvironments that enable controlled guest binding in the solid state. Both types of materials often consist of synthetic components, and they have been developed within separate research fields. Moreover, the use of biomolecules as their structural units has remained elusive. Here, we have synthesized a library of organic cyclophanes and studied their electrostatic self-assembly with biological metal-binding protein cages (ferritins) into ordered structures. We show that cationic pillar[5]arenes and ferritin cages form biohybrid cocrystals with an open protein network structure. Our cyclophane-protein cage frameworks bridge the gap between molecular frameworks and colloidal nanoparticle crystals and combine the versatility of synthetic supramolecular hosts with the highly selective recognition properties of biomolecules. Such host-guest materials are interesting for porous material applications, including water remediation and heterogeneous catalysis.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

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)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations52
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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