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Enregistrement W4415777911 · doi:10.1017/s003358352510005x

Time-resolved fluorescence of tryptophan in biophysical chemistry and pharmaceutical research – the pleasures and nightmares dealing with nature’s own fluorophore

2025· article· en· W4415777911 sur OpenAlexaff
Iulia Carabadjac, Heiko Heerklotz

Notice bibliographique

RevueQuarterly Reviews of Biophysics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Interaction Studies and Fluorescence Analysis
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesPhospholipid Research CenterDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésFluorophoreFluorescenceTryptophanFörster resonance energy transferEnergy transferFluorescence in the life sciences

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Time-resolved (TR) intrinsic fluorescence of tryptophan (Trp) provides a wealth of information on the structure and localization of proteins and peptides and their interactions with one another, with drugs, lipid membranes, lipid- and surfactant-based drug delivery systems, et cetera. Intrinsic Trp eliminates the need for labeling and avoids the perturbation of the system by the label; introduced Trp is a rather conservative and small label compared to others. Whereas custom-tailored fluorophores are often optimized for a special technique, Trp can be employed to monitor a wide variety of effects. We address interactions of Trp with surrounding molecules, dynamic quenchers and Förster resonance energy transfer (FRET) acceptors that affect the fluorescence decay. Speed and range of angular motion of Trp are characterized by TR anisotropy. Electrostatic interactions of Trp with charged and polar molecules, including water, are monitored by decay-associated spectra (DAS) or TR emission spectra (TRES) and quantified in terms of TR shifts of the spectral center of gravity. This versatility is a great advantage and, at the same time, comes with a complexity of the behavior that can render it a challenge to interpret the data in detail properly. This review provides an overview of applications of TR fluorescence of Trp bulk samples in biomolecular, biophysical, and pharmaceutical studies. The aim is not only to point out the diversity of the read-out of these techniques, but also critically examine their current use. Therefore, we identify most common technical pitfalls and evaluate the degree of reliability of the interpretational approaches. This should aid a more extensive and meaningful use of TR fluorescence of Trp.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,318 · 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'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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