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Enregistrement W4315864808 · doi:10.1042/ebc20220174

Developments in rapid hydrogen–deuterium exchange methods

2023· review· en· W4315864808 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEssays in Biochemistry · 2023
Typereview
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMass Spectrometry Techniques and Applications
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydrogen–deuterium exchangeChemistryHeteroatomFolding (DSP implementation)Nucleic acidMacromoleculeMolecular dynamicsMass spectrometryChemical physicsComputational chemistryBiochemistryOrganic chemistryChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biological macromolecules, such as proteins, nucleic acids, and carbohydrates, contain heteroatom-bonded hydrogens that undergo exchange with solvent hydrogens on timescales ranging from microseconds to hours. In hydrogen-deuterium exchange mass spectrometry (HDX-MS), this exchange process is used to extract information about biomolecular structure and dynamics. This minireview focuses on millisecond timescale HDX-MS measurements, which, while less common than 'conventional' timescale (seconds to hours) HDX-MS, provide a unique window into weakly structured species, weak (or fast cycling) binding interactions, and subtle shifts in conformational dynamics. This includes intrinsically disordered proteins and regions (IDPs/IDRs) that are associated with cancer and amyloidotic neurodegenerative disease. For nucleic acids and carbohydrates, structures such as isomers, stems, and loops, can be elucidated and overall structural rigidity can be assessed. We will provide a brief overview of technical developments in rapid HDX followed by highlights of various applications, emphasising the importance of broadening the HDX timescale to improve throughput and to capture a wider range of function-relevant dynamic and structural shifts.

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.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,955
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,330 · 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