Les architectures à base d'acides nucléiques vues par et avec les électrons non appariés
Bibliographic record
Abstract
L'activité de recherche présentée dans le cadre de cette HDR est principalement centrée sur la spectroscopie RPE de différentes constructions d'ADN/ARN. Des méthodologies avancées de RPE/RSE à onde continue et impulsionnelle ont été appliquées et adaptées afin d'élucider les structures à une résolution à l'échelle atomique et de corréler ces caractéristiques structurelles aux fonctions biologiques. Les cibles bio-inspirées à base d'acides nucléiques présentent de nombreux intérêts, tant dans les processus biologiques que sur les nouveaux bio-matériaux ; dans les deux cas, une caractérisation complète fait considérablement défaut. Ainsi, les activités de recherche actuelles couvrent les études RPE/RSE de : a) ADNzymes (connues également sous le nom d'enzymes ADN, déoxy-ribozymes ou ADNs catalytiques), b) interactions ADN-(et ARN)-protéines (avec un accent particulier sur les facteurs de transcription), c) origami ADN/ARN (architectures 3D principalement utilisées comme supports moléculaires) ; d) ADN et ARN comme système modèle pour l'analyse RPE/RSE avancée et intégrée. En outre, les activités de recherche au sein de la plateforme nationale RPE/RSE Infranalytics (ancienne plateforme RENARD) se sont centrées sur : i) les sites actifs Cu2 en chimie et en biologie ; ii) les protéines intrinsèquement désordonnées et iii) les matériaux inorganiques. Une section « Méthodologie RPE/RSE » comme une approche intégrative dans le domaine de « l'augmentation de la sensibilité au spin » (c'est-à-dire les techniques de polarisation nucléaire dynamique (DNP)) sera également présentée, avec un objectif particulier de relier l'efficacité de la DNP à la caractérisation RPE des agents paramagnétiques/polarisants (PA).
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 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
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".