2D HSQC-derived “dark forest” image with enhanced local resolution via first derivative processing–logarithmic cosine transformation (FDP–LCT): Demonstration on per- <i>O</i> -ethylated kappa- and iota-carrageenans
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Solution-state two-dimensional (2D) 1 H– 13 C HSQC NMR is a powerful tool for polysaccharide structure elucidation but often suffers from limited sensitivity and broad peaks due to the low natural abundance of 13 C and poor digital resolution of the indirect dimension, respectively, as well as the typically low concentration and high viscosity of polysaccharide solutions. It is therefore pivotal to improve the resolution of 2D 1 H– 13 C HSQC spectra for accurate peak picking and assignment, particularly in the indirect 13 C dimension. In this study, we developed an algorithm that combines first derivative processing with a novel logarithmic cosine transformation (FDP–LCT) to convert 2D 1 H– 13 C HSQC spectra into local-resolution-enhanced images resembling a dark forest of straight, densely standing trees. These images revealed sharpened spectral features and enabled extraction of precise 1 H and 13 C chemical shifts, as demonstrated using per- O -ethylated kappa-and iota-carrageenans, two sulfated galactans differing only by a single substitution at the O -2 position of anhydrogalactose. In conclusion, this approach provides an effective post-acquisition strategy for enhancing digital resolution in 2D HSQC spectra and improving the structural analysis of closely related complex polysaccharides. Graphic abstract Highlights - An algorithm combining first derivative processing and logarithmic cosine transformation was developed for 2D HSQC. - The algorithm was used to boost the local resolution of 2D HSQC spectra of the per- O -ethylated carrageenans. - Structures were distinguished by complete interpretation of 2D NMR spectra. - A post-processing workflow was developed to facilitate chemical shift extraction from sharpened HSQC.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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