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Enregistrement W7052924476

A Study on the Hyperactive Antifreeze Proteins from the Insect <i>Tenebrio molitor</i>

2007· article· en· W7052924476 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueOhioLink ETD Center (Ohio Library and Information Network) · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeptidase Inhibition and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQueen's UniversityWeizmann Institute of Science
Mots-clésInsectAntifreeze proteinDrosophila melanogasterAntifreeze
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Antifreeze proteins (AFPs) are class of proteins that protect organisms from damages caused by freezing, either by preventing freezing or minimizing frost damages.AFPs effectively lower the temperature at which water freezes.They are classified by the depression of the freezing temperature compared to the melting temperature, i.e.Thermal Hysteresis activity (TH): moderately active AFPs and hyperactive AFPs.It is still unknown what makes some AFPs hyperactive compared to the much less active classes of AFPs.Previous studies showed that fusion proteins of fish type III AFP bind independently to ice.This conclusion was derived from experiments with bulky proteins that were fused to this moderately AFP.One possible explanation for the increased activity of the hyperactive AFPs is that they might function cooperatively.To investigate this, the hyperactive AFP from the mealworm, Tenebrio molitor (TmAFP), was linked to bulky proteins.In this thesis, these fusion proteins were assayed by a nanoliter osmometer, a device that has been designed to measure TH of AFPs.The results indicate that the addition of large molecules to the TmAFP does not induce any loss of thermal hysteresis activity; these fusion proteins were rather more active than free TmAFP at almost all concentrations.Further, ice crystal morphologies obtained by the fusion proteins were the same as the ones of free TmAFP.Therefore, it is concluded that TmAFPs independently bind to ice and their enhanced thermal hysteresis activity does not result from cooperativity.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

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)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,208 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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