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Enregistrement W4303958846 · doi:10.3390/nano12193448

Characteristics of Cellulose Nanofibrils from Transgenic Trees with Reduced Expression of Cellulose Synthase Interacting 1

2022· article· en· W4303958846 sur OpenAlexaff
Simon Jonasson, Anne Bünder, Linn Berglund, Totte Niittylä, Kristiina Oksman

Notice bibliographique

RevueNanomaterials · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesKempestiftelsernaLuleå Tekniska UniversitetSvenska Forskningsrådet FormasKempe Foundation
Mots-clésCelluloseUltimate tensile strengthMicrofibrilMaterials scienceSpinningTransgeneChemical engineeringChemistryComposite materialBiochemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cellulose nanofibrils can be derived from the native load-bearing cellulose microfibrils in wood. These microfibrils are synthesized by a cellulose synthase enzyme complex that resides in the plasma membrane of developing wood cells. It was previously shown that transgenic hybrid aspen trees with reduced expression of CSI1 have different wood mechanics and cellulose microfibril properties. We hypothesized that these changes in the native cellulose may affect the quality of the corresponding nanofibrils. To test this hypothesis, wood from wild-type and transgenic trees with reduced expression of CSI1 was subjected to oxidative nanofibril isolation. The transgenic wood-extracted nanofibrils exhibited a significantly lower suspension viscosity and estimated surface area than the wild-type nanofibrils. Furthermore, the nanofibril networks manufactured from the transgenics exhibited high stiffness, as well as reduced water uptake, tensile strength, strain-to-break, and degree of polymerization. Presumably, the difference in wood properties caused by the decreased expression of CSI1 resulted in nanofibrils with distinctive qualities. The observed changes in the physicochemical properties suggest that the differences were caused by changes in the apparent nanofibril aspect ratio and surface accessibility. This study demonstrates the possibility of influencing wood-derived nanofibril quality through the genetic engineering of trees.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,254 · 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.

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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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