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Enregistrement W3145972188 · doi:10.1002/smll.202008218

Inelastic Electron Tunneling Spectroscopic Analysis of Bias‐Induced Structural Changes in a Solid‐State Protein Junction

2021· article· en· W3145972188 sur OpenAlexfundno aff
Jerry A. Fereiro, Israel Pecht, Mordechai Sheves, David Cahen

Notice bibliographique

RevueSmall · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMolecular Junctions and Nanostructures
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAzrieli FoundationIsrael Science FoundationDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésAzurinProtein filamentQuantum tunnellingMaterials scienceChemical physicsElectron transport chainMolecular vibrationCrystallographyElectronBendingChemistryElectron transferMoleculePhysicsOptoelectronicsPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 CH stretching, amide (NH) bending, and AuS (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 NH bending and CH stretching inelastic features have disappeared, while the AuS features persist till ≈2 V, i.e., the proteins remain Au bound. Three possible causes for the disappearance of the NH and CH 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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,544

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,214 · 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 tête enseignante, 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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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