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Enregistrement W4231078987 · doi:10.3410/f.735298037.793575273

Faculty Opinions recommendation of Aromatic 19F-13C TROSY: a background-free approach to probe biomolecular structure, function, and dynamics.

2020· dataset· en· W4231078987 sur OpenAlexfundno aff
Ayyalusamy Ramamoorthy

Notice bibliographique

RevueFaculty Opinions – Post-Publication Peer Review of the Biomedical Literature · 2020
Typedataset
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced NMR Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research CouncilNational Institutes of HealthUniversity of TorontoAustrian Science Fund
Mots-clésFluorine-19 NMRRelaxation (psychology)Nuclear magnetic resonance spectroscopyBiomoleculeSpectroscopyChemistryFunction (biology)Nuclear magnetic resonanceChemical physicsPhysicsPsychologyBiologyNeuroscienceQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Obtaining atomic level information about the structure and dynamics of biomolecules is critical to understand their function.Nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy provides unique insights into the dynamic nature of biomolecules and their interactions, capturing transient conformers and their features.However, relaxation-induced line broadening and signal overlap make it challenging to apply NMR to large biological systems.Here, we take advantage of the high sensitivity and the broad chemical-shift range of 19 F nuclei, and leverage the remarkable relaxation properties of the aromatic 19 F-13 C spin pair to disperse 19 F resonances in a 2dimensional transverse relaxation optimized TROSY spectrum.We demonstrate the application of the 19 F-13 C TROSY to investigate proteins and nucleic acids.This experiment expands the scope Users may view, print, copy, and download text and data-mine the content in such documents, for the purposes of academic research, subject always to the full Conditions of use:http://www.nature.com/

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,195
Score d'incertitude au seuil0,654

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1950,116

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,298 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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