Mix-and-Quench Technology for Efficient and Routine Time-Resolved Crystallograph
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.
Notice bibliographique
Résumé
Time-resolved crystallography (TRX) allows observation of conformational states and binding characteristics during enzymatic reactions. By initiating a reaction in crystallo via mixing and diffusion and collecting diffraction data following a time delay, states along the reaction pathway can be captured. When diffraction data is collected at room temperature (at XFELs or synchrotrons), the required beamline apparatus is complex and enormous numbers of crystals are required to determine a structure at each time point. In 2021 we demonstrated1 a vastly more crystal-, protein-, and cost-efficient approach based on the mix-and-quench method. We improved the time resolution from >>1 s achieved in the 1990s to 40 ms, collected diffraction data on a standard cryocrystallography beamline, and obtained complete structures with as few as one crystal per time point. We have since been developing improved hardware for this method with the goal of providing a robust, flexible, and inexpensive platform for routine TRX that can drive broad application of this powerful method. Recently, time-resolved structures for seven time points between 8 ms and 2 s were obtained remotely from three pucks in a single beamtime by a single user, with sample preparation requiring less than one hour per puck. Our current hardware prepares samples with high reliability and high throughput, is easy to use, can deliver 10 ms time resolution, and ongoing improvements should eventually yield 2-3 ms time resolution. The primary obstacle to TRX studies is now a paucity of well-characterized crystal targets.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle