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Enregistrement W4416453432 · doi:10.1002/adfm.202523693

Proteins, Processing, and Properties of Adhesive Fluid Condensates Purified from Mussels

2025· article· en· W4416453432 sur OpenAlexafffund
Mathieu D. Rivard, Max Renner‐Rao, Nahid Hassanpour, Franziska Jehle, Changsheng Wang, Duy Anh Phạm, Daniel J. Jackson, Xavier Banquy, Matthew J. Harrington

Notice bibliographique

RevueAdvanced Functional Materials · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Surface Interaction Studies
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesMax-Planck-GesellschaftDeutsche ForschungsgemeinschaftMcGill UniversitySchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungMcGill University Health CentreNational Science Foundation
Mots-clésVesicleMicroporous materialMusselAdhesionCharacterization (materials science)AdhesiveUnderwater

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Humans struggle to design effective underwater adhesives, yet they are essential for numerous technical and biomedical applications. In contrast, biological organisms—most notably mussels—have evolved glues that excel in aquatic environments. While researchers have drawn inspiration from mussels, the resulting materials remain limited by a poor understanding of the native mussel glue formation process. Here, the contents of glue secretory vesicles extracted from mussels are investigated, revealing fluid condensates comprised of the various protein components of the glue. Proteomic analysis confirms the presence of several previously unconfirmed glue proteins in the vesicles, as well as several enzymatic components that may play a role in regulating glue oxidation and cross‐linking. Mimicking vesicle conditions, a method is developed to maintain the vesicle proteins in a reconstituted bulk fluid condensate, enabling in vitro analysis and hypothesis testing. A combination of proteomics, vibrational spectroscopy, and nanomechanical adhesion testing reveals the crucial contributions of several physicochemical factors (e.g., pH, sulfate and vanadium ions, sulfhydryls) for the processing and performance of mussel glues as they transition from fluid condensates to microporous solid glues. These findings are crucial for understanding biological glues and the development of next generation bio‐inspired underwater adhesives.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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