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Enregistrement W4367852601 · doi:10.1080/23746149.2023.2197623

Atomic force microscopy and other scanning probe microscopy methods to study nanoscale domains in model lipid membranes

2023· article· en· W4367852601 sur OpenAlexaff
Morgan Robinson, Carina T. Filice, Danielle M. McRae, Zoya Leonenko

Notice bibliographique

RevueAdvances in Physics X · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLipid Membrane Structure and Behavior
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLipid raftMembraneBiological membraneMicroscopyAtomic force microscopyBiophysicsCell membraneLipid bilayerTransmembrane proteinChemistryNanotechnologyKelvin probe force microscopeMembrane biophysicsForce spectroscopyCell biologyMaterials scienceBiologyBiochemistryPhysicsReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The cell membrane is a fundamental biological structure, which is only 6–10 nm thick. It is composed of hundreds of lipid types, which form small and dynamic lipid domains or rafts. These rafts are thought to be a major aspect of cell organization, to provide support for various transmembrane proteins and are central to the communication of cells with their environs. Understanding the functions of lipid rafts presents an exciting opportunity to understand the molecular mechanisms of biologically important processes, as well as to uncover fundamental molecular mechanisms of membrane-associated diseases. Due to the high complexity of cell membranes, model membranes composed of synthetic lipids have been developed and are widely used to mimic biomembranes in an effort to study the structure and dynamics of lipid domains and their role in cell function. Atomic force microscopy (AFM), Kelvin probe force microscopy (KPFM) and atomic force spectroscopy (AFS) significantly advanced the study of nanodomains in model lipid membranes and monolayers. We review applications of these methods to the study of model membranes, which are widely used to mimic eukaryotic and bacterial cells, as well as neuronal cellular membranes in Alzheimer’s disease (AD).

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)0,000
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,346 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations16
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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