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Enregistrement W4386803901 · doi:10.61450/joci.v1i7.57

Investigating the effect of Taheri Consciousness Field A on the Behavior of Biomimetic Micellar Supramolecular Models

2022· article· en· W4386803901 sur OpenAlexaff
Mohammad Ali Taheri, Sara Torabi, Noushin Nabavi, Farid Semsarha

Notice bibliographique

RevueThe Scientific Journal of Cosmointel · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMolecular Communication and Nanonetworks
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesDirectorate for Biological SciencesKharazmi University
Mots-clésSupramolecular chemistryChemistryMicelleBiological systemNanotechnologyMoleculeOrganic chemistryBiologyMaterials scienceAqueous solution

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Supramolecular bio-mimicry models are aggregates of chemical components that have the ability to mimic the function of biological molecules. There are many applications for bio-mimicry models in the industry and other research fields. In basic biology, bio-mimicry models can help investigate vital behaviors and life-beginning forms. The effects of Taheri Consciousness Fields (TCFs) on different levels of life in living systems and non-living components such as metal elements have been studied and confirmed prior to this study. In the present research, we investigated the effect of a TCF on biomimetic models, as chemical structures with biologic-like behaviors, with the aim of understanding how vital behaviors are formed from basic chemical components giving rise to life. In this way, the effect of a type of TCF, named TCF (A), on the structure and function of biomimetic micellar supramolecular models mimicking enzyme behaviors was investigated. To mimic the behavior of heme proteins, such as horseradish peroxidase enzyme, this model contained sodium dodecyl sulphate (SDS) micelles body with histidinate hematin in its core. The results showed that TCF (A) does not change the chemical structure of the built-in biomimetic models. However, the predominant population of the sample model was observed to have a smaller particle size, unlike the untreated control. Additionally, the catalytic activity of the biomimetic sample model had an 8% increase in catalytic efficiency, which resembled the performance of the natural enzyme better than the untreated control. Moreover, zeta potential, conductivity, and mobility of the sample model under the influence of TCF (A) were changed by 40%-45% in comparison with the control. In conclusion, according to the results, the TCF (A) treatment made the micellar supramolecular biomimetic model more stable. It more resembles the structure and function of the colloidal solution with the biological molecules of living organisms.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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 savante0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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