MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4412299809

Metal Ions for Modulation and Direction of Supramolecular Structures in Protein‐ and Protein-inspired Materials

2019· article· en· W4412299809 sur OpenAlexaff
Amanda Andersen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueDiatoms and Algae Research
Établissements canadiensiNano Medical (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupramolecular chemistryMetalMetal ions in aqueous solutionModulation (music)IonCrystallographyMaterials scienceChemistryNanotechnologyPhysicsCrystal structureMetallurgyOrganic chemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The remarkable properties of many biological materials are often obtained by a combination of smart chemical and hierarchical design. These ‘designs’ provide the basis for the world as we know it, both through the evolution of organisms but also by providing inspiration for the very first and many contemporary engineers. However, even with the tools we have today, enabling the study of nature at the molecular and even atomic scale, many of the functions and mechanisms accomplished by advanced biological systems remain a secret. In the recent years, it has become clear that such functions and mechanisms rely on synergistic effects that cannot be measured on or obtained by the involved components in isolation. An example of biological materials, in which the structure and function are known to be highly dependent on such synergistic effects, is in proteins and in particular enzymes. Synergistic effects in proteins are obtained by variations in the properties of the amino acids of which the proteins are built. Some of the amino acids are known to interact with metal ions, whose presence and properties have been found to play an important role in both structural direction and catalytic activity of many proteins. Based on this, the work presented in this thesis seeks to contribute to the understanding of how such complex synergies are constructed by studying the interactions of metal ions in protein- and protein-inspired materials. The majority of the work presented here are biomimetic polymer gels inspired by the versatile chemistry of the proteins in the blue mussel byssus. The exact mechanisms of byssus formation are yet to be determined, but there is a broad consensus within the field that polyphenolic amino acids are involved in both the adhesive, cohesive and self-healing properties, with the last two involving chelation of ferric ions. Herein, the versatile chemistry of polyphenolic species has been utilized to obtain responsive, self-healing materials with interesting, tunable properties and various application fields, through careful material design and synthesis. In addition to providing a platform for design of smart synthetic materials, studies of such model systems offer insight to how some of the synergistic effects in biological materials might function. The remainder of the presented work is concerned with the modulation of gelatin properties by metal ion interactions. These studies might not be directly usable for construction of new material; however, studies like these are important for our understanding of physical and supramolecular interactions and how these are affected/modulated by their surroundings.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,255 · 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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetDiatoms and Algae Research→Travaux en français237 207→