Genetic Tuning of Iron Oxide Nanoparticle Size, Shape, and Surface Properties in <i>Magnetospirillum magneticum</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Different applications require iron oxide nanoparticles (IONPs) of varying size, shape, crystallinity, and surfaces that can be controlled through the synthesis reaction conditions. Under ambient conditions, Magnetospirillum magneticum AMB‐1 builds uniform Fe 3 O 4 IONPs with shapes and crystal forms difficult to achieve with chemical synthesis. Genetic engineering can be used to change their properties, but there are few tools to fine‐tune expression over a wide range. To this end, ribosome binding sites, minimal constitutive promoters, and inducible systems (IPTG, aTc, and OC6) with large dynamic range are designed. These are used to control M. magneticum genes that affect IONP properties, including size ( mamC ), morphology ( mms6 ), chain length ( mamK ), and surface coating ( mamC fusions). These systems increase the fraction of IONPs that are less than 30 nm, produce rounded particles, and lead to the production of intracellular chains with 24 or more IONPs. In addition, the R5 peptide from diatoms is found to silica coat the surface of metal oxide nanoparticles (Fe, Ti, Ta, Hf) and can be genetically directed to the IONP surface. This work demonstrates the genetic control of IONP properties, but also highlights the robustness of the system, which complicates genetic engineering to produce radically different particles and structures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».