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Enregistrement W7008981083

Couplage covalent contrôlé protéine-ADN pour la construction d'assemblages de protéines codées par ADN

2022· article· fr· W7008981083 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

Revuetheses.fr (ABES) · 2022
Typearticle
Languefr
DomaineMaterials Science
ThématiqueDiatoms and Algae Research
Établissements canadiensMinistry of Labour, Employment and Social Solidarity
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolymeric membraneAgrégationContext (archaeology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La nanoconstruction avec ADN est utilisée comme un outil puissant pour étudier le fonctionnement de systèmes biologiques complexes. Dans cette étude, nous avons utilisé et développé une nouvelle méthode pour construire des assemblages en utilisant des protéines couplés à l'ADN avec des réactifs bifonctionnels. J’ai montré la fonctionnalité de ces méthodes avec le coulage et l’assemblage de deux protéines fluorescentes la sfGFP et la mRuby3. Nous avons pu confirmer la formation des assemblages souhaités par transfert d'énergie de fluorescence et par électrophorèse. Notre méthode nous permet de concevoir positionner plusieurs différentes molécules, telles que des protéines, dans assemblages complexes guidées par l’ADN. Ceci offre une plateforme nanotechnologique pour construire des nouveaux metamatériaux mais également permet de tester des hypothèses sur le rôle de l’organisation dans le fonctionnement de systèmes biologiques telles que les voies de signalisation, ou bien les membranes biologiques. Dans l'ensemble, cette méthode offre flexibilité, polyvalence et contrôlabilité à la conception en raison des caractéristiques de l'ADN lui-même et des modifications chimiques pour les protéines de manipulation sont simples et peu coûteuses. Afin de permettre l’utilisation dans les constructions complexes j’ai également étudié la formation d’assemblages d’ADN dite origami en conditions isothermes. Cette méthode basé sur la gestion de la concentration d’ions promet la formation d’assemblages complexes a des températures ambiantes sans recours a une chauffage susceptible a dénaturer des protéines.

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)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,264 · 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
Publié2022
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Résumé présentoui

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