X-ray diffraction to probe the kinetics of ice recrystallization inhibition
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the nucleation and growth of ice is crucial in fields ranging from infrastructure maintenance, to the environment, and to preserving biologics in the cold chain. Ice binding and antifreeze proteins are potent ice recrystallization inhibitors (IRI), and synthetic materials that mimic this function have emerged, which may find use in biotechnology. To evaluate IRI activity, optical microscopy tools are typically used to monitor ice grain size either by end-point measurements or as a function of time. However, these methods provide 2-dimensional information and image analysis is required to extract the data. Here we explore using wide angle X-ray scattering (WAXS/X-ray powder diffraction (XRD)) to interrogate 100's of ice crystals in 3-dimensions as a function of time. Due to the random organization of the ice crystals in the frozen sample, the number of orientations measured by XRD is proportional to the number of ice crystals, which can be measured as a function of time. This method was used to evaluate the activity for a panel of known IRI active compounds, and shows strong agreement with results obtained from cryo-microscopy, as well as being advantageous in that time-dependent ice growth is easily extracted. Diffraction analysis also confirmed, by comparing the obtained diffraction patterns of both ice binding and non-binding additives, that the observed hexagonal ice diffraction patterns obtained cannot be used to determine which crystal faces are being bound. This method may help in the discovery of new IRI active materials as well as enabling kinetic analysis of ice growth.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».