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Enregistrement W3167915715 · doi:10.1016/j.ab.2021.114269

Spectral decomposition of iron-sulfur clusters

2021· article· en· W3167915715 sur OpenAlexafffund
Isaiah O. Betinol, Serge Nader, Sheref S. Mansy

Notice bibliographique

RevueAnalytical Biochemistry · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueMetalloenzymes and iron-sulfur proteins
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSimons Foundation
Mots-clésSulfurSpectroscopyElectron paramagnetic resonance spectroscopyChemistryIron–sulfur clusterCluster (spacecraft)ChromophoreElectron spectroscopySpectral lineDecompositionAnalytical Chemistry (journal)Electron paramagnetic resonanceComputer scienceNuclear magnetic resonancePhotochemistryPhysicsEnvironmental chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The near universal availability of UV-Visible spectrophotometers makes this instrument a highly exploited tool for the inexpensive, rapid examination of iron-sulfur clusters. Yet, the analysis of iron-sulfur cluster reconstitution experiments by UV-Vis spectroscopy is notoriously difficult due to the presence of broad, ill-defined peaks. Other types of spectroscopies, such as electron paramagnetic resonance spectroscopy and Mössbauer spectroscopy, are superior in characterizing the type of cluster present and their associated electronic transitions but require expensive, less readily available equipment. Here, we describe a tool that utilizes the accessible and convenient platform of Microsoft Excel to allow for the semi-quantitative analysis of iron-sulfur clusters by UV-Vis spectroscopy. This tool, which we call Fit-FeS, could potentially be used to additionally decompose spectra of solutions containing chromophores other than iron-sulfur clusters.

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)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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