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Enregistrement W4241213698 · doi:10.1017/9781108526227.005

Building Engineered Membranes, Devices, and Experimental Results

2018· book-chapter· en· W4241213698 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2018
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Analysis and Optimization
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMembraneNanotechnologyMaterials scienceChemistryEngineeringComputer scienceBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Part II of this book deals with the construction, formation, and operation of engineered tethered membrane devices. Detailed descriptions are provided on the molecular components of engineered membranes, methods for inserting peptides and proteins, and how to measure the structure and dynamics of these biomimetic devices. Four biomimetic devices built out of engineered tethered membranes are discussed: the ion-channel switch (ICS) biosensor, the electroporation measurement platform (EMP), the electrophysiological response platform (ERP), and the pore formation measurement platform (PFMP). Several real-world examples are provided such as how the ICS biosensor can be used for the rapid detection of influenza A, how the PFMP can be used to infer the pore-formation dynamics of the antimicrobial peptide PGLa (peptidylglycylleucine- carboxyamide), how the EMP can be used to study the membrane conductance dynamics, and how the ERP can be used as a noninvasive method for measuring the response of ion channels and cells. We also discuss how to perform experimental measurements using engineered tethered membranes to determine the structure and dynamics of the membrane and macromolecules in the membrane. The experimental techniques discussed include electrical measurements, and spectroscopy and imaging techniques (e.g., X-radiation refractometry, neutron reflectometry, fluorescence recovery after photobleaching, and nuclear magnetic resonance). These measurement methods not only yield important biological details about the membrane but also verify its structure. Since engineered tethered membranes mimic real biological membranes, the experimental studies reported involving antimicrobial peptides, electroporation, growth of cells, and other properties of the membrane give significant insight into how biological membranes function. Parts II and III of the book together give a complete account of how to engineer artificial membranes: building them, mathematically modeling their dynamics, and interpreting and refining their design. The reader interested in mathematical modeling of engineered membranes can read §4.1, §§5.1–5.4, and parts of Chapter 6 before proceeding to Part III. For a laboratory exercise on building engineered tethered membranes, refer to §4.4.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,170 · 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

Citations0
Publié2018
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