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Enregistrement W2992977612 · doi:10.1016/j.npe.2019.11.004

Simultaneous, hybrid single-molecule method by optical tweezers and fluorescence

2019· article· en· W2992977612 sur OpenAlexaff
Guoteng Ma, Chunguang Hu, Shuai Li, Xiaoqin Gao, Hongbin Li, Xiaotang Hu

Notice bibliographique

RevueNanotechnology and Precision Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueOrbital Angular Momentum in Optics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of China
Mots-clésOptical tweezersFluorescenceTotal internal reflection fluorescence microscopeTweezersBiomoleculeNanotechnologyFluorescence microscopeSingle-molecule experimentConfocalComputer scienceMaterials scienceChemistryOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As studies on life sciences progress toward the single-molecule level, new experiments have put forward more requirements for simultaneously displaying the mechanical properties and conformational changes of biomolecules. Optical tweezers and fluorescence microscopy have been combined to solve this problem. The combination of instruments forms a new generation of hybrid single-molecule technology that breaks through the limitations of traditional biochemical analysis. Powerful manipulation and fluorescence visualization have been widely used, and these techniques provide new possibilities for studying complex biochemical reactions at the single-molecule level. This paper explains the features of this combined technique, including the application characteristics of single-trap and dual-traps, the anti-bleaching method, and optical tweezers combined with epi-fluorescence, confocal fluorescence, total internal reflection fluorescence, and other fluorescence methods. Using typical experiments, we analyze technical solutions and explain the factors and principles that instrument designers should consider. This review aims to give an introduction to this novel fusion technology process and describe important biological results.

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 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 enseignants0,242
Score d'incertitude au seuil0,603

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,203 · 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.

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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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