Exploring Biomineralization Processes Using In Situ Liquid Transmission Electron Microscopy: A Review
Notice bibliographique
Résumé
Liquid transmission electron microscopy (TEM) is a newly established technique broadly used to study reactions in situ. Since its emergence, complex and multifaceted biomineralization processes have been revealed with real-time resolution, where classical and non-classical mineralization pathways have been dynamically observed primarily for Ca and Fe-based mineral systems in situ. For years, classical crystallization pathways have dominated theories on biomineralization progression despite observations of non-traditional routes involving precursor phases using traditional- and cryo-TEM. The new dynamic lens provided by liquid TEM is a key correlate to techniques limited to time-stamped, static observations - helping shift paradigms in biomineralization toward non-classical theories with dynamic mechanistic visualization. Liquid TEM provides new insights into fundamental biomineralization processes and essential physiological and pathological processes for a wide range of organisms. This review critically reviews a summary of recent in situ liquid TEM research related to the biomineralization field. Key liquid TEM preparation and imaging parameters are provided as a foundation for researchers while technical challenges are discussed. In future, the expansion of liquid TEM research in the biomineralization field will lead to transformative discoveries, providing complementary dynamic insights into biological systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».