Measuring the velocity autocorrelation function using diffusion NMR
Notice bibliographique
Résumé
Molecular self-diffusion in the presence of barriers results in time-dependent displacements that are controlled by barrier characteristics, such as thickness, arrangement, and permeability, which manifests itself in the form of the ensemble-average velocity autocorrelation function (VAF). We describe a direct method to measure the VAF based on a combination of diffusion-weighted nuclear magnetic resonance (NMR) measurements in which two time-shifted diffusion encodings are separated by a longitudinal storage period. The VAF estimated from simulated data is shown to agree with the known expression for impermeable parallel planes. Simulations of diffusion in periodically spaced, permeable planes and connected, box-shaped pores are also presented. We find that scaling of the VAF faster than t-1/2 is indicative of barrier permeation or exchange between domains and that this can be captured by the proposed method. As an experimental proof-of-concept, we present data from an ex vivo neonatal mouse spinal cord studied using a permanent magnet NMR MOUSE system. We report a transition from t-1/2 to t-3/2 scaling at t ≈ 10 ms, consistent perhaps with transmembrane water exchange. Compared to other NMR-based approaches, this method can potentially access several orders of magnitude in time (ms - s), revealing a wealth of VAF behaviors with one experimental paradigm.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».