MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3174048029 · doi:10.1021/acs.biomac.1c00402

Polyaminoacids in Biomimetic Collagen Mineralization: Roles of Isomerization and Disorder in Polyaspartic and Polyglutamic Acids

2021· article· en· W3174048029 sur OpenAlexafffund
Bryan D. Quan, Magdalena Wojtas, Eli D. Sone

Notice bibliographique

RevueBiomacromolecules · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCollagen: Extraction and Characterization
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPolyaspartic acidPolyglutamic acidMineralization (soil science)ChemistryFibrilExtracellular matrixBiophysicsDeamidationIsomerizationBiomineralizationFibrillogenesisBiochemistryChemical engineeringOrganic chemistryEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The extracellular matrix of hard connective tissues is composed primarily of mineralized collagen fibrils. Acidic noncollagenous proteins play important roles in mediating mineralization of collagen. Polyaspartate, a homopolymer substitute for such proteins, has been used extensively in in vitro models to produce biomimetic mineralized collagen. Polyglutamate behaves differently in mineralization models, despite its chemical similarity. We show that polyaspartate is a 350 times more effective inhibitor of solution precipitation of hydroxyapatite than polyglutamate. Supersaturated CaP solutions stabilized with polyaspartic acid produce collagen with aligned intrafibrillar mineral, while solutions containing polyglutamate lead to the formation of unaligned mineral clusters on the fibril surface. Molecular analysis showed that the commercial polyaspartic acid contains substantial isomerization, unlike polyglutamic acid. Hence, the secondary structure of polyaspartic acid is more disordered than that of polyglutamic acid. The increased flexibility of the polyaspartic acid chain may explain its potency as an inhibitor of solution crystallization and a mediator of intrafibrillar collagen mineralization.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations29
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBiomacromoleculesMême sujetCollagen: Extraction and CharacterizationTravaux en français237 207