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Enregistrement W4385399781 · doi:10.21203/rs.3.rs-3193890/v1

Dynamic Nuclear Polarization-Enabled Quantum Sensing for Investigating Peptide Configurations

2023· preprint· en· W4385399781 sur OpenAlexfundno aff
Nour Alnajar, Asif Equbal

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced NMR Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesYork UniversityNew York University Abu Dhabi
Mots-clésSpinsNuclear magnetic resonanceChemistryHyperpolarization (physics)Site-directed spin labelingPolarization (electrochemistry)J-couplingDipoleElectronElectron paramagnetic resonanceMolecular physicsPhysicsNuclear magnetic resonance spectroscopyCondensed matter physicsNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introducing persistent free radicals into biochemical systems, a mechanism referred to as Site-Directed Spin Labeling (SDSL), is a biophysical research feat established by Wayne Hubbell. Integrating Double Electron-Electron Resonance (DEER) within SDSL enabled intermolecular distance measurements in the long range (nanometers) that was otherwise unfeasible using Nuclear Magnetic Resonance (NMR) techniques. DEER is commonly used in structural analysis of peptides and polymers to probe distance between electron spin-labels (ree), typically within the range of, 2.0 - 8.0 nanometers. However, this technique is typically limited to low magnetic fields, such as X-Band (0.35 T) or Q-Band ( 1.0 T) due to the instrumental constraints. The low magnetic field restricts both the structural resolution and the ability to probe shorter distance. We propose a novel approach to address the limitations of distance measurement in SDSL peptides or polymers. This approach utilizes Dynamic Nuclear Polarization (DNP) to investigate the distances between them. DNP is a nuclear spin hyperpolarization technique that has revolutionized solid-state NMR by enhancing its sensitivity. It works by transferring high electron spin polarization to coupled nuclear spins under microwave irradiation. The efficiency of Cross Effect DNP (CE DNP) transfer is determined by the magnitude of the dipole-dipole coupling between two electron spins. By exploiting the distance dependence between two electron spins, we can sense the configurations of SDSL peptides. One significant advantage of DNP-enabled quantum sensing is that the method can be applied at higher magnetic fields and under magic-angle spinning conditions using existing instrumentation. The approach enables the observation of shorter distances that are challenging to probe using DEER at low magnetic fields. Overall, our proposed method opens up new possibilities for structural analysis and distance measurements in the study of peptides and polymers, combining with ingenious SDSL technique introduced by the esteemed scientist, Professor Wayne Hubbell

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)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,326 · 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
Publié2023
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Résumé présentoui

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