MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3014795655 · doi:10.1039/c9an02141h

X-ray diffraction to probe the kinetics of ice recrystallization inhibition

2020· article· en· W3014795655 sur OpenAlexfundno aff
Alice E. R. Fayter, Steven Huband, Matthew I. Gibson

Notice bibliographique

RevueThe Analyst · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématiquenanoparticles nucleation surface interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilUniversity of Illinois at Urbana-ChampaignQueen's UniversityUniversity of WarwickRoyal Society
Mots-clésRecrystallization (geology)DiffractionKineticsMaterials scienceCrystallographyX-ray crystallographyOpticsChemistryGeologyPhysicsPetrologyClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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: Empirique
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)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations16
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe AnalystMême sujetnanoparticles nucleation surface interactionsTravaux en français237 207