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Enregistrement W6983539897

MRI as a Complement to Solid-State NMR for Lateral Lipid Diffusion

2020· article· en· W6983539897 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueScholarship at UWindsor (University of Windsor) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLipid Membrane Structure and Behavior
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiffusionLipid bilayerLiposomeMoleculeDiffusion MRIMembranePhosphatidylcholineLateral diffusion
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lipid membranes are an integral part of the human body; allowing for cell structure and stability, they are extremely difficult to study due to their complex organization and size. Researchers commonly study these structures by utilizing liposomes in their place. As such, a variety of techniques exist to study these complex structures in-depth. Solid-state nuclear magnetic resonance (NMR) is the current tool most commonly used to measure lateral lipid diffusion. As more information is gathered from orthogonal techniques, more accurate and extensive simulations are produced to understand different interactions and properties of membranes, which can be applied to more complex cellular systems.\nDiffusion Magnetic Resonance Imaging (MRI) is a new technique being adapted to study the random motion of hydrogen nuclei in molecules. Fast and slow-moving particles can be differentiated according to their diffusion coefficients which correlate to the of these different sized molecules in space. In this experiment, high diffusion numbers correspond to faster molecular movement. In a complex structure consisting of various molecular species, identification of known values, such as water, allows for easier identification of interest lipids in samples. The diffusion coefficient provides information that allows scientists to calculate the rate of movement of a particle, particularly with the help of the modified Einstein relation. This technique can be used to simulate the lateral movement of lipids along the plane of the membrane, and define how they behave in more complex environments.\nUsing a homogenized mixture of phosphatidylcholine lipids from sunflowers and water, lipid movement was studied using a series of diffusion MRI experiments. The sensitivity to specific lipid diffusion was increased with each experiment to refine instrument parameters. The data was fitted to a biexponential curve which allowed for the separation of the slow and fast diffusion coefficients in 3 axes: x, y and z. Using information from the initial trials, a T2-Diffusion Correlation map was generated and allowed for more accurate results of other samples tested later on. As well, a sample was tested on a supported lipid bilayer, to produce a greater signal by limiting the planes the lipid could move in.\nThe information obtained was similar to previous measurement attempts using alternative methods and reinforces the current value of applying MRI as a novel method to study lipid dynamics in both free-floating liposomes and supported bilayers. With more testing, MRI may show promise to complement solid-state NMR and aid in better understanding these complex systems.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,005

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,237 · 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
Publié2020
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