Inelastic Electron Tunneling Spectroscopic Analysis of Bias‐Induced Structural Changes in a Solid‐State Protein Junction
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A central issue in protein electronics is how far the structural stability of the protein is preserved under the very high electrical field that it will experience once a bias voltage is applied. This question is studied on the redox protein Azurin in the solid‐state Au/protein/Au junction by monitoring protein vibrations during current transport under applied bias, up to ≈1 GV m−1, by electrical detection of inelastic electron transport effects. Characteristic vibrational modes, such as CH stretching, amide (NH) bending, and AuS (of the bonds that connect the protein to an Au electrode), are not found to change noticeably up to 1.0 V. At >1.0 V, the NH bending and CH stretching inelastic features have disappeared, while the AuS features persist till ≈2 V, i.e., the proteins remain Au bound. Three possible causes for the disappearance of the NH and CH inelastic features at high bias, namely, i) resonance transport, ii) metallic filament formation, and iii) bond rupture leading to structural changes in the protein are proposed and tested. The results support the last option and indicate that spectrally resolved inelastic features can serve to monitor in operando structural stability of biological macromolecules while they serve as electronic current conduit.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».