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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 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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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