Ortsaufgelöste Beobachtung von Schwingungsenergietransfer durch ein genetisch codiertes ultraschnelles Heizelement
Bibliographic record
Abstract
Abstract Eine Reihe theoretischer Studien setzt allosterischen Informationstransfer in Proteinen in Beziehung zu definierten Schwingungsenergietransfer(VET)‐Pfaden. Experimentelle Evidenz für diese Pfade ist rar, da für ihre Erforschung eine punktuelle Injektion von Schwingungsenergie in Proteine, d. h. eine lokale Erhitzung, benötigt wird. Um diese Experimente zu ermöglichen, haben wir den ortsspezifischen Einbau der nichtkanonischen Aminosäure β‐(1‐Azulenyl)‐l‐alanin (AzAla) mithilfe des erweiterten genetischen Codes etabliert. AzAla stellt eine Ausnahme der Kasha‐Regel dar: während die Aminosäure bei S1‐Anregung interne Konversion durchläuft und dadurch erhitzt, kann sie bei S2‐Anregung als Fluoreszenzmarker dienen. Wir haben PDZ3, eine Interaktionsdomäne des postsynaptischen Proteins PSD‐95, an verschiedenen Positionen mit diesem ultraschnellen Heizelement ausgestattet. Unter Verwendung von ultraschneller IR‐Spektroskopie konnten wir VET, ausgehend von AzAla innerhalb des Proteins, zu einem gebundenen Liganden auf einer Pikosekunden‐Zeitskala beobachten. Dieser Ansatz basierend auf dem genetisch codierten Einbau von AzAla ebnet den Weg zu detaillierten Studien von VET und seiner Funktion in einer Vielzahl von Proteinen.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".