MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4415961192 · doi:10.1063/5.0244025

Feeling the vibes: Vibrational spectroscopic imaging of biomolecular assemblies in their natural environment

2025· article· en· W4415961192 sur OpenAlexaff
Zhongyue Guo, Giulio Chiesa, Ji‐Xin Cheng

Notice bibliographique

RevueApplied Physics Reviews · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSpectroscopy Techniques in Biomedical and Chemical Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical Sciences
Mots-clésCharacterization (materials science)Amyloid fibrilInfraredMicroscopyIntramolecular forceHyperspectral imagingInfrared spectroscopyAmyloid (mycology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biomolecular assemblies form via intramolecular interactions and serve important biological functions. The most characterized biomolecular assemblies are amyloid fibrils, which are associated with neurodegenerative diseases. Advances in microscopy techniques enabled characterization of the morphology of these assemblies, but so far, failed in detailed structural characterizations. Vibrational spectroscopic imaging presents unique advantages to studying biomolecular assemblies in their natural environment due to the sensitivity of vibrational spectra to protein structural changes, especially β-sheet enrichment in amyloid fibrils. High-resolution hyperspectral images originating from distinct vibrations of chemical bonds provide label-free characterizations of biomolecules, including proteins, lipids, and nucleic acids. In this review, we first briefly introduce infrared and Raman-based spectroscopy and their biological interpretation. We then review applications adopting Fourier transform Infrared-based, mid-infrared photothermal-based, and Raman-based approaches in tissue and cells, especially live cells. Finally, we discuss how these technologies are evolving to study biomolecular assemblies beyond amyloid fibrils.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,295 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueApplied Physics ReviewsMême sujetSpectroscopy Techniques in Biomedical and Chemical ResearchTravaux en français237 207