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Enregistrement W2953364886 · doi:10.48550/arxiv.cond-mat/0611492

Diffusion of liquid domains in lipid bilayer membranes

2006· preprint· en· W2953364886 sur OpenAlexaff
Pietro Cicuta, Sarah L. Keller, Sarah L. Veatch

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2006
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLipid Membrane Structure and Behavior
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiffusionViscosityBrownian motionMembraneDomain (mathematical analysis)Lipid bilayerMean squared displacementBilayerDragVesicleViscous liquidChemistryPhysicsAnomalous diffusionDisplacement (psychology)ThermodynamicsMathematicsMolecular dynamicsMathematical analysisBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report diffusion coeffcients of micron-scale liquid domains in giant unilamellar vesicles of phospholipids and cholesterol. The trajectory of each domain is tracked, and the mean square displacement grows linearly in time as expected for Brownian motion. We study domain dffusion as a function of composition and temperature, and measure how diffusion depends on domain size. We find mechanisms of domain diffusion which are consistent with membrane-dominated drag in viscous Lo phases [P.G. Saffman and M. Delbruck, PNAS 72, 3111 (1975)], and bulk-dominated drag for less viscous L$_α$ phases [B.D.Hughes et al., J. Fluid Mech. 110, 349 (1981)]. Where applicable, we obtain the membrane viscosity and report activation energies of diffusion.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,167 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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