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Enregistrement W2969268508 · doi:10.1021/acs.langmuir.9b01932

Fiber Formation from Liquid Crystalline Collagen Vesicles Isolated from Mussels

2019· article· en· W2969268508 sur OpenAlexafffund
Max Renner‐Rao, Madelyn Clark, Matthew J. Harrington

Notice bibliographique

RevueLangmuir · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Surface Interaction Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésVesicleMytilusMaterials scienceNanotechnologyChemistryShearing (physics)MembraneBiophysicsComposite materialBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

) fabricate byssal threads, high-performance biopolymeric fibers, which exhibit exceptional toughness and self-healing capacity. These properties are associated with collagenous proteins in the fibrous thread core known as preCols that self-organize into a hierarchical semicrystalline structure. Threads assemble individually in a bottom-up process lasting just minutes via secretion of membrane bound vesicles filled with preCols. However, very little is understood about the details and dynamics of this assembly process. Here, we explore the hypothesis that preCols are stored within the vesicles in a liquid crystalline phase, which contributes to fiber assembly by preordering molecules. To achieve this, a protocol was developed for extracting and isolating intact preCol secretory vesicles in high yield and purity. Vesicles were characterized and were manipulated in vitro, clearly indicating the dynamic liquid crystalline nature of the proteins within. Moreover, mechanical shearing of vesicles led to formation of highly birefringent preCol fibers. These findings have relevance for efforts toward sustainable production of advanced polymeric materials, and possibly for engineering biomedical scaffolds based on collagenous proteins.

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 seuil0,002

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)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations33
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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