StickWRLD was made possible in part through funding provided to Dr. Ray by the Research Institute at Nationwide Children's Hospital, and by NSF grant DBI-1262457.

1. تحميل البرمجيات وتركيب <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> استخدام ديه جهاز كمبيوتر وi5 و Intel أو أفضل معالج مع 4 غيغابايت على الأقل من ذاكرة الوصول العشوائي، ويعمل بنظام التشغيل Mac OS X أو جنو / لينكس (على سبيل المثال، أوبونتو) OS. بالإضافة إلى ذلك، هناك حاجة بايثون 2.7.6 10 وكسبيثون 2.8 11، SciPy 12، وPyOpenGL مكتبات 13 الثعبان - تحميل وتثبيت كل من المستودعات الخاصة بها. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> تحميل <a href="http://www.stickwrld.org" target="_blank">StickWRLD</a> كأرشيف يحتوي على كافة البرامج النصية بيثون ذات الصلة. تحميل &quot;fasta2stick.sh&quot; سيناريو لتحويل القياسية التحالفات تسلسل / البروتين FASTA الحمض النووي لتنسيق StickWRLD. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> استخراج الأرشيف ووضع المجلد StickWRLD الناتجة على سطح المكتب الخاص بك. وضع &quot;fasta2stick.sh&quot; النصي على سطح المكتب كذلك. </li></ol> 2. إعداد محاذاة <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> إنشاء محاذاة تسلسل البروتين باستخدام أي ستاندارد البرمجيات المحاذاة (على سبيل المثال، ClustalX 14). حفظ التوافق على سطح المكتب في شكل FASTA. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> فتح التطبيق محطة على جهاز كمبيوتر ماك أو جنو / لينكس وانتقل إلى سطح المكتب (موقع &quot;fasta2stick.sh&quot; شيل) عن طريق كتابة CD ~ / سطح المكتب والضغط على العودة. تنفيذ &quot;fasta2stick.sh&quot; النصي بكتابة ./fasta2stick.sh في المحطة. إذا لم يتم تنفيذ البرنامج النصي، تأكد من أنها قابلة للتنفيذ - في نوع شمود محطة + س fasta2stick.sh لجعل تنفيذ البرنامج النصي. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> اتبع الإرشادات التي تظهر على الشاشة التي يقدمها البرنامج النصي لتحديد اسم ملف الإدخال (الملف الذي تم إنشاؤه في 1.2 أعلاه) واسم الناتج المرغوب فيه. حفظ الملف الناتج (والذي هو الآن في التنسيق الصحيح للStickWRLD) على سطح المكتب. </li></ol> 3. إطلاق StickWRLD <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> انتقل إلى الملفات التنفيذية StickWRLD مجلد باستخدام تطبيق صحيفة المحطةأوجه للكمبيوتر ماك أو جنو / لينكس. على سبيل المثال، إذا كان المجلد StickWRLD على سطح المكتب، اكتب cd ~ / سطح المكتب / StickWRLD / إإكسك في المحطة. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> إطلاق StickWRLD بكتابة الثعبان-32 stickwrld_demo.py في المحطة. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> تحقق من أن لوحة StickWRLD بيانات لودر مرئيا على الشاشة (الشكل 3). </li></ol> 4. تحميل البيانات <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> تحميل المحولة محاذاة تسلسل البروتين عن طريق الضغط على &quot;تحميل البروتين ...&quot; زر. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> حدد الملف الذي تم إنشاؤه في الخطوة 3 أعلاه ثم اضغط على &quot;فتح&quot;. سوف StickWRLD فتح عدة نوافذ جديدة، بما في ذلك &quot;مراقبة StickWRLD&quot; (الشكل 4)، و &quot;StickWRLD - برنامج OpenGL&quot; (الشكل 5). </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> حدد &quot;StickWRLD - برنامج OpenGL&quot; نافذة. اختر &quot;إعادة عرض&quot; من القائمة &quot;برنامج OpenGL&quot; لعرض التصور StickWRLD الافتراضية في &quot;من أعلى إلى أسفل&quot;وجهة نظر من خلال اسطوانة تمثل البيانات في النوافذ برنامج OpenGL يمكن تغيير حجم .. </li></ol> 5. عرض الخيارات <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> تحديد خانات ل &quot;تسميات الأعمدة&quot; و &quot;تسميات الكرة&quot; في &quot;StickWRLD تحكم&quot; الجزء (الشكل 4) لعرض قيم للأعمدة والكرات. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> إلغاء تحديد مربع ل &quot;حواف العمود&quot; في &quot;مراقبة StickWRLD&quot; جزء لإخفاء خطوط العمود الحافة. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> تعيين &quot;سمك العمود&quot; إلى 0.1 في &quot;مراقبة StickWRLD&quot; جزء رسم خط رفيع من خلال الأعمدة، مما يجعل من الاسهل للتنقل وجهة النظر 3D. الصحافة العودة لقبول التغيير. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> إعادة تعيين العرض في &quot;StickWRLD - برنامج OpenGL&quot; نافذة كما في الخطوة 5.3 أعلاه، فإن زر &quot;ملء الشاشة&quot; لتحقيق أقصى قدر من وجهة النظر ثم اضغط. </li></ol> 6. الملاحة <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> تدوير شاشة 3D StickWRLD عن طريق الضغط باستمرار على زر الماوس الأيسر مبادرة الخوذ البيضاءلو تحريك الماوس في أي اتجاه. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> تكبير شاشة 3D StickWRLD عن طريق الضغط باستمرار على زر الماوس الأيمن أثناء تحريك الماوس لأعلى أو لأسفل. </li></ol> 7. العثور فصل بين التبعيات (IPDS) <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> تصفح الرأي بالغسل والتكبير كما هو موضح في الخطوة 6. بقايا Coevolving تتجاوز متطلبات الحد الأدنى من كلا p و المتبقية ترتبط عبر خطوط حافة كما رأينا في الشكل (6). إذا كان هناك العديد جدا أو قليلة جدا حواف ربط المخلفات، تغيير المتبقية العتبة (على &quot;السيطرة StickWRLD&quot; جزء) لإظهار أقل، أو أكثر، الحواف. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> زيادة عتبة المتبقية على جزء تحكم StickWRLD حتى يتم عرض أي خطوط حافة النازحين داخليا والطريق المنحدر ببطء حتى تظهر العلاقات. الاستمرار في زيادة المتبقية حتى يكون لديك عدد كاف من العلاقات لدراسة. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> تحديد العلاقات التي تنطوي إما بقايا الفائدة المعروف (على سبيل المثال، في غضون عزر أو ملزمة / المرحموقع ctional) أو المخلفات التي هي القاصي مع بعضها البعض داخل المحاذاة (مما يدل على أنهم الداني في البروتين مطوية) </li></ol> 8. اختيار والنتائج إنقاذ <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> باستخدام الأوامر + اليسار انقر على أي حواف الفائدة. والجزء تحكم StickWRLD تشير الأعمدة والاتصال بقايا محددة، على سبيل المثال، &quot;(124 | G) (136 | H)&quot; (الشكل 7). خطوط الصلبة تمثل الجمعيات إيجابية؛ الخطوط المتقطعة تمثل التداعيات السلبية. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> اضغط على &quot;حواف إخراج&quot; زر في لوحة &quot;StickWRLD تحكم&quot; لحفظ نص عادي تنسيق ملف (edge_residual.csv) من كل من حواف واضحة، بما في ذلك بقايا انضم والقيم المتبقية الفعلية، في / StickWRLD / إإكسك / الدليل. </li></ol>

<ol>
	<li>Ray, W. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Addressing+the+unmet+need+for+visualizing+conditional+random+fields+in+biological+data.">Addressing the unmet need for visualizing conditional random fields in biological data.</a> BMC. 15, 202 (2014).</li><li>Sullivan, B. J., Durani, V., Magliery, T. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Triosephosphate+isomerase+by+consensus+design:+dramatic+differences+in+physical+properties+and+activity+of+related+variants.">Triosephosphate isomerase by consensus design: dramatic differences in physical properties and activity of related variants.</a> Journal of molecular biology. 413, 195-208 (2011).</li><li>Smith, M. A., Bedbrook, C. N., Wu, T., Arnold, F. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Hypocrea+jecorina+cellobiohydrolase+I+stabilizing+mutations+identified+using+noncontiguous+recombination.">Hypocrea jecorina cellobiohydrolase I stabilizing mutations identified using noncontiguous recombination.</a> ACS synthetic biology. 2, 690-696 (2013).</li><li>Ray, W. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Understanding+the+sequence+requirements+of+protein+families:+insights+from+the+BioVis+2013+contests.">Understanding the sequence requirements of protein families: insights from the BioVis 2013 contests.</a> BMC proceedings. 8, S1 (2014).</li><li>Eddy, S. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=What+is+a+hidden+Markov+model?.">What is a hidden Markov model?.</a> Nature biotechnology. 22, 1315-1316 (2004).</li><li>Ray, W. C., Ozer, H. G., Armbruster, D. W., Daniels, C. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Beyond+identity+-+when+classical+homology+searching+fails,+why,+and+what+you+can+do+about+it.">Beyond identity - when classical homology searching fails, why, and what you can do about it.</a> Proceedings of the 4th Ohio Collaborative Conference on Bioinformatics. , 51-56 (2009).</li><li>Ovchinnikov, S., Kamisetty, H., Baker, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Robust+and+accurate+prediction+of+residue-residue+interactions+across+protein+interfaces+using+evolutionary+information.">Robust and accurate prediction of residue-residue interactions across protein interfaces using evolutionary information.</a> eLife. 3, e02030 (2014).</li><li>Trudeau, D. L., Lee, T. M., Arnold, F. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Engineered+thermostable+fungal+cellulases+exhibit+efficient+synergistic+cellulose+hydrolysis+at+elevated+temperatures.">Engineered thermostable fungal cellulases exhibit efficient synergistic cellulose hydrolysis at elevated temperatures.</a> Biotechnology and bioengineering. 111, 2390-2397 (2014).</li><li>Ray, W. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=MAVL+and+StickWRLD:+visually+exploring+relationships+in+nucleic+acid+sequence+alignments.">MAVL and StickWRLD: visually exploring relationships in nucleic acid sequence alignments.</a> Nucleic acids research. 32, W59-W63 (2004).</li><li>. Python Language Reference v.2.7.6 Available from: <a target="_blank" href="https://www.python.org/download/releases/2.7.6/">https://www.python.org/download/releases/2.7.6/</a> (2014)</li><li>. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> PyOpenGL The Python OpenGL Binding. , (2014).</li><li>Larkin, M. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Clustal+W+and+Clustal+X+version+2.0.">Clustal W and Clustal X version 2.0.</a> Bioinformatics. 23, 2947-2948 (2007).</li><li>Ozer, H. G., Ray, W. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=MAVL/StickWRLD:+analyzing+structural+constraints+using+interpositional+dependencies+in+biomolecular+sequence+alignments.">MAVL/StickWRLD: analyzing structural constraints using interpositional dependencies in biomolecular sequence alignments.</a> Nucleic acids research. 34, W133-W136 (2006).</li><li>Ray, W. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=MAVL/StickWRLD+for+protein:+visualizing+protein+sequence+families+to+detect+non-consensus+features.">MAVL/StickWRLD for protein: visualizing protein sequence families to detect non-consensus features.</a> Nucleic acids research. 33, W315-W319 (2005).</li><li>Ray, W. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+Visual+Analytics+approach+to+identifying+protein+structural+constraints.">A Visual Analytics approach to identifying protein structural constraints.</a> IEEE. , 249-250 (2010).</li><li>Wheeler, T. J., Clements, J., Finn, R. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Skylign:+a+tool+for+creating+informative,+interactive+logos+representing+sequence+alignments+and+profile+hidden+Markov+models.">Skylign: a tool for creating informative, interactive logos representing sequence alignments and profile hidden Markov models.</a> BMC bioinformatics. 15, 7 (2014).</li><li>Perrier, V., Burlacu-Miron, S., Bourgeois, S., Surewicz, W. K., Gilles, A. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Genetically+engineered+zinc-chelating+adenylate+kinase+from+Escherichia+coli+with+enhanced+thermal+stability.">Genetically engineered zinc-chelating adenylate kinase from Escherichia coli with enhanced thermal stability.</a> The Journal of biological chemistry. 273, 19097-19101 (1998).</li></ol>

The authors declare that they have no competing financial interests.

وقد استخدم StickWRLD بنجاح لتحديد هذا IPDS في الأدينيلات كيناز غطاء نطاق 16، وكذلك قواعد الحمض النووي المرتبطة بها تعتمد على رو الإنهاء 9، والرواية الموقع لصق خصوصية في Archaeal الحمض الريبي النووي النقال إنترون نوكلياز 6 المواقع المستهدفة. كانت هذه IPDS لا يمكن كشفها عن طريق الفحص المباشر من التحالفات. يعرض StickWRLD كل موقف في ترتيب كعمود من 20 &quot;الميادين&quot;، حيث يمثل كل مجال واحد من 20 بقايا الأحماض الأمينية وحجم المجال يدل على تواتر حدوث ذلك بقايا معينة داخل هذا العمود (الشكل 4). يتم ترتيب الأعمدة في اسطوانة، مع خطوط حافة تربط المخلفات في أعمدة مختلفة (مما يشير إلى IPD). يتم رسم هذه الخطوط حافة إلا إذا كانت بقايا المقابلة وcovarying على تردد متجاوزا كل من القيمة ص (أهمية) والمتبقية (من المتوقع - لاحظ) العتبات. الكشف عن متبقيات التي تحدث شارك مترابطة، أو IPDS، في المناطق البعيدة من محاذاة DNA أو تسلسل البروتين من الصعب استخدام الأدوات محاذاة تسلسل قياسي 6. وفي حين أن هذه الأدوات تولد توافق في الآراء، أو عزر، وتسلسل، وهذا الإجماع في كثير من الحالات بسيطة المتوسط ​​غالبية القاعدة ولا ينقل العلاقات covariation التي قد تشكل واحدة أو أكثر من دون زخارف - مجموعات من المخلفات التي تميل إلى المشاركة في التطور. حتى نماذج هم، التي هي قادرة على الكشف عن تبعيات المجاورة، لا يمكن للنموذج بدقة الزخارف التسلسل مع IPDS القاصي 5. والنتيجة هي أن التوافق تحسب في الواقع قد يكون &quot;الاصطناعية&quot; تسلسل غير موجودة في الطبيعة - والبروتينات المهندسة بناء على هذا الإجماع الحسابية قد لا، في الواقع، أن يكون الأمثل. في الواقع، فإن HMM PFAM لADK تشير إلى أن بروتين خيالية تحتوي على نصف عزر tetracysteine، ونصف H، S، D، T عزر، هو وظيفيا فقط مقبولة كمامثل أي ADK القائمة فعلا. ليست هذه هي الحالة، حيث أن مثل هذه الوهم (والعديد من blendings أخرى من هذه الزخارف) هل حفاز ميت 4،19. عندما تبحث عن الارتباطات، فمن الأهمية بمكان أن عتبة المتبقية تعديلها للسماح لاكتشاف الارتباطات ذات الصلة عن طريق تحديد عتبة فوق المستوى الذي تعتبر أي حواف ثم التعلية تدريجيا عتبة التراجع. هذا يضمن أن فقط حواف أهم تعتبر البداية. نهج بديل هو أن تبدأ مع عتبة المتبقية تعيين منخفضة للغاية. ويؤدي ذلك إلى عرض شامل لكل حواف كبيرة. من هنا عتبة المتبقية يمكن أن تزيد ببطء، مما يسمح حواف إلى الانقطاع حتى تظهر الأنماط. في حين أن هذا النهج هو أقل فائدة عندما تبحث عن إدراج العقد محددة (على سبيل المثال، تطبيق المعرفة المجال)، فإنه يسمح لاكتشاف علاقات غير متوقعة باستخدام StickWRLD باعتباره فيماالسياقية أداة تحليلية لاكتشاف الأنماط الناشئة في التصور البيانات. StickWRLD يقتصر في المقام الأول من قبل الذاكرة المتوفرة في النظام الذي يتم تشغيله وكذلك قرار من جهاز العرض. في حين لا يوجد حد النظري إلى عدد من النقاط البيانات يمكن StickWRLD دراسة، وتسلسل ما يصل إلى 20،000 المناصب قد تم اختبارها عمليا StickWRLD يؤدي بشكل أفضل مع تسلسل تصل إلى حوالي 1000 وظيفة. والميزة الرئيسية لStickWRLD تكمن في قدرتها على تحديد مجموعة من المخلفات التي covary مع بعضها البعض. هذا هو تفوقا كبيرا على النهج التقليدي للتسلسل إجماع الإحصائي، وهو المتوسط ​​إحصائية بسيطة ولا يأخذ coevolution بعين الاعتبار. بينما في بعض الحالات بقايا covarying قد تكون مجرد قطعة أثرية من نسالة، صمدت حتى هذه المخلفات &quot;اختبار الاختيار&quot;، وعلى هذا النحو من غير المرجح أن ينتقص من functionaعنه lity من أي بروتين هندسيا لتشمل منهم. أثناء استخدام StickWRLD لتحديد IPDS في الحمض النووي أو بروتين تسلسل الكنسي التوافق / عزر قبل المتغيرات الهندسة الاصطناعية سوف يقلل من احتمالات الخطأ ودعم التحسين السريع من وظيفة، وتجدر الإشارة إلى أن StickWRLD يمكن استخدامها كأداة تحديد علاقة المعمم و لا يقتصر حصرا لبيانات البروتين. StickWRLD يمكن استخدامها لاكتشاف بصريا المشارك حدوثها في أي متغيرات في أي مجموعة البيانات المشفرة بشكل صحيح.

منذ فترة طويلة تستخدم التحالفات البروتين لتقييم تشابه المخلفات في أسرة البروتين. في كثير من الأحيان أهم سمات من البروتين (على سبيل المثال، مواقع الربط الحفازة أو غيرها) هي نتيجة من البروتين للطي جلب المناطق البعيدة للتسلسل خطي إلى الاتصال، ونتيجة لهذه المناطق على ما يبدو لا علاقة لها في محاذاة تميل إلى التطور والتغيير في بطريقة منسقة. في حالات أخرى، يمكن وظيفة البروتين سوف تعتمد على توقيعه الكهربائي، ويتم تعويض الطفرات التي تؤثر على ثنائي القطب الإلكتروني لبالتغيرات إلى بقايا اتهم بعيدة. يمكن أن الآثار تفارغي أيضا لحث على المدى الطويل تبعيات متتابعة والمكانية بين الهويات المخلفات. بغض النظر عن أصلهم، هذه covariations المطلوبة وظيفيا من مخلفات - تبعيات بين الموضعية (IPDS) - قد لا يكون واضحا مع الفحص البصري من محاذاة (الشكل 1). تحديد IPDS - وكذلك منالذي بقايا محددة داخل تلك المواقف تميل إلى covary كوحدة - يمكن أن تكشف عن خيوط مهمة عن عمليات طي البروتين وتكوين مواقع وظيفية. ويمكن بعد ذلك أن تستخدم هذه المعلومات لتحسين الاصطناعية (هندسيا) البروتينات من حيث صمود للحرارة والنشاط. منذ فترة طويلة كان من المعروف أنه ليس كل الطفرات نقطة على الوصول لإجماع توفر تحسين الاستقرار أو النشاط. في الآونة الأخيرة، والبروتينات مصممة للاستفادة من IPDS المعروفة في تسلسلها وقد ثبت أن يؤدي إلى نشاط أكبر من البروتين نفسه مصممة بدقة من الإجماع 1،2 (مخطوطة في الإعداد)، على غرار فكرة استقرار الطفرات النقطة 3. لسوء الحظ، نماذج بناء توافق في الآراء التقليدية (على سبيل المثال، حكم الأغلبية) التقاط فقط IPDS عن طريق الصدفة. التوافق ومصفوفة يحرز موقعة محددة الأساليب هي جاهلة IPDS وفقط &#39;صحيح&#39; تشمل منهم في النماذج، عندما بقايا تعتمدهي أيضا بقايا الأكثر شعبية لتلك المناصب في الأسرة. يمكن ماركوف سلسلة نماذج التقاط IPDS عندما تكون بالتسلسل الداني، ولكن تنفيذها نموذجي يتجاهل كل شيء ما عدا الجيران المباشرين متتابعة، وحتى في أفضل حالاتها، وحسابات ماركوف المخفية النموذجي (انظر الشكل 2) أصبحت مستعصية على الحل عندما يتم فصل تبعيات في تسلسل بأكثر من من اثني عشر أو نحو ذلك مناصب 4. وبما أن هذه IPDS تشكل أساسا &quot;، زخارف الفرعية&quot; التي لا يمكن التنبؤ بها من قبل بسيطة &quot;حكم الأغلبية&quot; أو نماذج توافق حتى على HMM-5،6 النتيجة يمكن أن يكون &quot;التوافق&quot; غير صالحة من الناحية البيولوجية وهو لم أر أبدا إلا في الطبيعة ولكن غير أقل قابلة للحياة من أي بروتين موجود. الأنظمة القائمة على ماركوف عشوائية الحقول، مثل جريملين (Gremlin) 7، محاولة للتغلب على هذه المشاكل. بالإضافة إلى ذلك حين التقنيات البيولوجية / الكيمياء الحيوية المتطورة مثل إعادة التركيب غير متجاورة 3،8 يمكن استخدامها لبيئة تطوير متكاملةعناصر البروتين الأساسية ntify حسب المنطقة، فإنها تتطلب قدرا كبيرا من الوقت والعمل مقاعد البدلاء من أجل الدقة واحدة قاعدة الزوج أن يتحقق. StickWRLD 9 هو برنامج يستند إلى بيثون أن يخلق التمثيل 3D التفاعلية من تشكيلة البروتين الذي يجعل IPDS واضحة وسهلة الفهم. كل موقف في محاذاة ما يمثل عمود في العرض، حيث يتكون كل عمود من كومة من المجالات، واحدة لكل من 20 الأحماض الأمينية التي يمكن أن تكون موجودة في هذا الموقف داخل المحاذاة. حجم المجال يتوقف على وتيرة حدوث الأحماض الأمينية، بحيث يمكن للمستخدم استشفاف على الفور بقايا الآراء أو التوزيع النسبي للأحماض الأمينية في هذا الموقف ببساطة عن طريق النظر في حجم المجالات. يتم التفاف الأعمدة التي تمثل كل موقف حول اسطوانة. وهذا يعطي كل المجالات التي تمثل ممكن من الأحماض الأمينية في كل موقف في محاذاة، و&quot;خط الأفق&quot; واضحعلى كل إمكانية الأحماض الأمينية الأخرى في كل منصب آخر. قبل التصور، StickWRLD يحسب قوة الارتباط بين كل مزيج ممكن من المخلفات لتحديد IPDS 9. لتمثيل IPDS، يتم رسم الخطوط الفاصلة بين البقايا التي coevolving في أعلى أو أقل مما هو متوقع إذا كانت البقايا الموجودة في مواقف مستقلة (IPDS). وهذا لا تظهر التصور الذي مواقف تسلسل تتفاعل تطويريا، ولكن كما يتم رسم خطوط IPD الحافة بين المجالين الأحماض الأمينية في كل عمود، يمكن للمستخدم تحديد بسرعة والتي تميل الأحماض الأمينية المحددة التي يتعين coevolving في كل موقف. المستخدم لديه القدرة على تدوير واستكشاف هيكل IPD تصور، وكذلك حيوي تغيير عتبات الإحصائية السيطرة على عرض الارتباطات، مما يجعل StickWRLD أداة قوية لاكتشاف IPDS. تطبيقات مثل جريملين (Gremlin) 7 similآرلي عرض المعلومات ذات العلاقة المعقدة بين بقايا - ولكن يتم احتساب هذه العلاقات عبر المزيد من النماذج ماركوف التقليدية، التي لا تهدف إلى تحديد أي علاقات مشروطة. على هذا النحو، وهذه هي قابلا للعرض حيث تشير التقديرات 2D. على النقيض من ذلك، يمكن StickWRLD حساب وعرض متعددة عقدة تبعيات المشروطة، التي يمكن أن غموض لو صدر مثل رسم بياني 2D (وهي ظاهرة تعرف باسم حافة انسداد). لديه رأي 3D StickWRLD أيضا العديد من المزايا الأخرى. من خلال السماح للمستخدمين لمعالجة المرئية - الميزات التي يمكن غموض أو unintuitive في تمثيل 2D يمكن أن ينظر إليها أكثر سهولة في اسطوانة 3D من StickWRLD - بالغسل، بالتناوب، والتكبير. StickWRLD هو أساسا أداة بصرية تحليلات، وتسخير قوة التعرف على الأنماط قدرة الدماغ البشري لمعرفة الأنماط والاتجاهات، والقدرة على استكشاف البيانات من وجهات نظر مختلفة يفسح المجال لذلك.

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0">
	<tbody>
		<tr>
			<td>Mac or Ubuntu OS computer</td>
			<td>Various</td>
			<td>NA</td>
			<td>Any Mac or linux (e.g. Ubuntu) computer capable of running python &#38; associated shell scripts</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Python programming language</td>
			<td>python.org</td>
			<td>NA</td>
			<td>Python version 2.7.6 or greater recommended</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>wxPython library</td>
			<td>wxpython.org</td>
			<td>NA</td>
			<td>Latest version recommended</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>SciPy library</td>
			<td>scipy.org</td>
			<td>NA</td>
			<td>Latest version recommended</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>PyOpenGL library</td>
			<td>pyopengl.sourceforge.net</td>
			<td>NA</td>
			<td>Latest version recommended</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>StickWRLD Python scripts</td>
			<td>NCH BCCM</td>
			<td>NA</td>
			<td>Available from http://www.stickwrld.org</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>fasta2stick.sh file converter</td>
			<td>NCH BCCM</td>
			<td>NA</td>
			<td>Available from http://www.stickwrld.org</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Protein and/or DNA sequence data</td>
			<td>NA</td>
			<td>NA</td>
			<td>Samples available at http://www.stickwrld.org</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

optimization of synthetic proteins: identification of interpositional dependencies indicating structurally and/or functionally linked residues

وتستخدم التحالفات البروتين عادة لتقييم تشابه بقايا البروتين، وتسلسل إجماع المستمدة تستخدم لتحديد وحدات وظيفية (على سبيل المثال، المجالات). فشل نماذج بناء توافق في الآراء التقليدية لحساب تبعيات فاصلة - وظيفيا covariation المطلوب من المخلفات التي تميل إلى الظهور في وقت واحد في جميع أنحاء تطور وعبر شجرة phylogentic. ويمكن لهذه العلاقات تكشف خيوط مهمة حول العمليات للطي البروتين، وصمود للحرارة، وتشكيل لمواقع وظيفية، والتي بدورها يمكن استخدامها لإبلاغ هندسة البروتينات الاصطناعية. للأسف، هذه العلاقات تشكل أساسا زخارف الفرعي الذي لا يمكن التنبؤ بها من قبل بسيطة &quot;حكم الأغلبية&quot; أو نماذج توافق حتى على HMM، ويمكن أن تكون النتيجة &quot;الإجماع&quot; غير صالحة من الناحية البيولوجية وهو لم أر أبدا إلا في الطبيعة ولكن أقل قابلة للحياة من أي بروتين موجود. قمنا بتطوير والبصريةأداة alytics، StickWRLD، مما يخلق التمثيل 3D التفاعلية من تشكيلة البروتين وبشكل واضح يعرض covarying المخلفات. المستخدم لديه القدرة على والتكبير، وكذلك حيوي تغيير عتبة الإحصائية التي يقوم عليها تحديد covariants. قد سبق استخدامها StickWRLD بنجاح لتحديد بقايا covarying المطلوبة وظيفيا في البروتينات مثل الأدينيلات كيناز وتسلسل الحمض النووي مثل المواقع المستهدفة نوكلياز.

وقد استخدم StickWRLD سابقا للكشف عن تبعيات فاصلة (IPDS) بين المخلفات في كل من الحمض النووي 3 والبروتين 15-17 التحالفات. هذه البقايا المتطورة المشترك، بينما في كثير من الأحيان البعيدة عن بعضها البعض في تسلسل المحاذاة، وغالبا ما تكون القريبة من بعضها البعض في البروتين مطوية. StickWRLD يسمح الاكتشاف السريع لبقايا محددة المشارك حدوث في مثل هذه المواقع، على سبيل المثال، وهو ألانين في موقف &quot;X&quot; يرتبط بقوة إلى ثريونين في موقف &quot;Y&quot;. ويمكن لهذه الارتباطات يكون مؤشرا على العلاقات الهيكلية يمكن اثباتها، والمواقع التي، بحكم الضرورة، وشارك في التطور عادة. StickWRLD غير قادرة على الكشف عن هذه العلاقات حتى عندما أكثر &quot;التقليدية&quot; النهج باستخدام HMMs لوصف تفشل الزخارف. على سبيل المثال، تحليل محاذاة PFAM المجال ADK غطاء باستخدام StickWRLD يكشف عن وجود علاقة إيجابية قوية بين cysteines (C) في مناصب 4 و 8 و منسقةزوج من C في مواقف 35 و 38. وفي الوقت نفسه، أظهرت StickWRLD علاقة إيجابية قوية مماثلة بين الحامض الاميني (H) و (S) سيرين في 4 و 8، مع علاقات سلبية قوية بينها وبين اللجنة الرباعية C في 4، 8، 35، و 38، وجود علاقة إيجابية قوية مع حمض الأسبارتيك (D) وثريونين (T) في مواقف 35 و 38 على التوالي. وجود IPDS إضافية بين H، S، D، T عزر وT و G في موقف **** 10 و 29 في ب الرقيقة **** تسليط الضوء على طبيعة المشروطة هذه IPDS - عزر tetracysteine ​​لا &quot;الرعاية&quot; حول الهويات في هذين الموقفين، في حين أن H ماء، S، D، T ثالوث يتطلب بقايا محددة في هذه المواقف تماما تقريبا. يمكن أن هذين مختلفة تماما الزخارف بقايا تعتمد على موقف الوفاء نفس الدور الغطاء ADK. كما يمكن أن يرى في الشكل (6)، ومجموعة كبيرة من IPDS، بما في ذلك رابطة 3 عقدة بين G (الجلايسين) في موقف 132، Y (التيروزين) في موقف 135، وP (proliشمال شرق) في موقف 141، غير مرئية في المقدمة (الشكل 6A). في الشكل 6B، كانت نظرة مشوهة لوضع المستخدم أعلى قليلا من اسطوانة، وكشف عن عقد قطبي دولي بين H (الحامض الاميني) في موقف 136 وM (ميثيونين) في موقف 29، 107 بقايا بعيد المنال. A عزر PFAM HMM مشتقة من نفس المجال (الشكل 2)، وفي الوقت نفسه، ليس فقط لا يكشف هذه على وجه التحديد شارك في المتغيرات التي تحدث عزر، ولكن يعرف أيضا التجمعات العامة في مخطط غير معتمد بيولوجيا 16. <img alt="الشكل 1" src="/files/ftp_upload/52878/52878fig1highres.jpg" width="500" /> الشكل 1. &quot;مترو الانفاق خريطة&quot; تمثيل B. الرقيقة أدينوسين كيناز بنية المجال (ADK) غطاء. تشير الأسهم IPDS المحددة في محاذاة PFAM من ADK غطاء المجال عن طريق StickWRLD. StickWRLD غير قادرة على تحديد IPDS بشكل صحيح ضمن س العنقوديةالمخلفات و التي هي على مقربة من البروتين مطوية. ذات أهمية خاصة هي زوج T و G في المواقف 9 و 29، والتي تشكل فقط IPD عندما الرباعيات من المخلفات في 4 و 7 و 24 و 27 ليست C، C، C، C). أرقام بقايا عرض يمثل B. الرقيقة مواقف محاذاة موقف وليس PFAM. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52878/52878fig1highres.jpg" target="_blank">الرجاء انقر هنا لمشاهدة نسخة أكبر من هذا الرقم.</a> <img alt="الرقم 2" src="/files/ftp_upload/52878/52878fig2highres.jpg" width="700" /> الشكل 2. Skylign 18 ماركوف المخفية النموذجي (HMM) تسلسل شعار للمجال ADK غطاء، في حين HMMs هي أدوات قوية لتحديد الاحتمالات في كل موقف، فضلا عن مساهمة كل موقع لنموذج العام، واستقلال الموضعية من HMMs يجعلهم غير مناسبة للكشف عن IPDS. هذا النموذج لا تشير إلى أي منتبعيات ينظر في تمثيلات StickWRLD (الشكل 6). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52878/52878fig2highres.jpg" target="_blank">الرجاء انقر هنا لمشاهدة نسخة أكبر من هذا الرقم.</a> <img alt="الشكل (3)" src="/files/ftp_upload/52878/52878fig3.jpg" /> الشكل 3. البيانات محمل StickWRLD. ويمكن للمستخدمين الاختيار من البيانات التجريبية القائمة أو تحميل البيانات الخاصة بها في شكل DNA أو تسلسل البروتين التحالفات. <img alt="الرقم 4" src="/files/ftp_upload/52878/52878fig4highres.jpg" width="600" /> نافذة مراقبة StickWRLD. يسمح جزء تحكم الشكل 4. للمستخدم بتغيير مختلف خصائص عرض فضلا عن تنظيم عتبات التحكم في عرض خطوط حافة مشيرا إلى العلاقات بين بقايا (IPDS). دائري باللون الأحمر هي الافتراضات التي تحتاج عادة ر<html> س تعديلها للحصول على أفضل عرض من أي بيانات. القيمة المتبقية تحدد عتبة (ملاحظ المتوقعة) التي يتم رسمها خطوط موصل / جمعية. ضوابط تسميات الأعمدة والسيطرة على الكرة أم لا موضع العمود والقيم بقايا (على سبيل المثال، &quot;A&quot; لأرجينين) يتم عرض. المسامير السيطرة الخط العمود الحافة وإيقاف عرض خطوط حافة ربط الأعمدة - لمجموعات البيانات الكثيفة يتم تشغيل هذا أفضل حالا. الضوابط سمك العمود إذا كان العمود نفسه أو لا يتم عرض - وضع هذا إلى قيمة صغيرة جدا (على سبيل المثال، 0.1) ورسم خط من خلال المجالات في العمود، مما يجعل من السهل التمييز بين الأعمدة عن بعضها البعض <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52878/52878fig4highres.jpg" target="_blank">الرجاء انقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.</a> <html> ghres.jpg &quot;العرض =&quot; 600 &quot;/&gt; الرقم 5. عرض الأولي من النافذة StickWRLD برنامج OpenGL مع الأدينيلات كيناز مجال غطاء مجموعة البيانات البروتين تحميل. يبدو المنظور الأولي &quot;القاعدة&quot; من ​​خلال اسطوانة تتألف من المواقف تسلسل المحاذاة. يمكن للمستخدم تدوير اسطوانة باستخدام اليسار الماوس الأيمن فوق السحب، والتكبير / التصغير باستخدام الماوس اليمين مزدوجا فوق السحب. وجهة النظر الأولي هو كثيفة للغاية لأن العرض الافتراضي يظهر أن معدلات صغيرة من التطور المشترك. بالنسبة لكثير من البروتينات، في هذا الإطار، يمكن الكشف عن وحدات متميزة، ولكن حتى في المشترك المتطورة ذات الكثافة البروتينات الشاشة يمكن بسرعة وبشكل تفاعلي تبسيط للعثور على IPDS أهم باستخدام واجهة StickWRLD. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52878/52878fig5highres.jpg" target="_blank">الرجاء انقر هنا لمشاهدة نسخة أكبر من هذا الرقم.</a> ghres.jpg &quot;العرض =&quot; 700 &quot;/&gt; الرقم 6. عرض المقربة من التصور StickWRLD من البروتين مجال غطاء الأدينيلات كيناز نحن هنا تغيرت الافتراضي المتبقي إلى 0.2. وهذا يزيد من الحد الأدنى لعرض الحواف بين بقايا، والتي تبين أقل الحواف. حواف التي لا تزال تشير IPDS يرتبط بقوة. وبالإضافة إلى ذلك تم استدارة الرأي والتكبير للسماح للعرض أسهل من الحواف. (A) كتلة كبيرة من IPDS مرئيا في المقدمة، بما في ذلك رابطة 3 عقدة بين G (الجلايسين) في موقف 132، Y (التيروزين) في موقف 135، وP (البرولين) في موقف 141. (B) كانت نظرة مشوهة لوضع المستخدم أعلى قليلا من اسطوانة، وكشف عن عقد قطبي دولي بين H (الحامض الاميني) في موقف 136 وM (ميثيونين) في موقف 29، 107 بقايا بعيد المنال. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52878/52878fig6highres.jpg" target="_blank">الرجاء انقر هنا لمشاهدة نسخة أكبر من هذا الشكل.</a><img alt="الرقم 7" src="/files/ftp_upload/52878/52878fig7.jpg" /> الرقم 7. إطار التحكم StickWRLD عرض معلومات الأيمن السفلي. CTRL + النقر الأيسر على كائن (على سبيل المثال، المجال أو حافة) في إطار برنامج OpenGL يعرض معلومات عن الكائن في الجزء السفلي الأيسر من النافذة تحكم StickWLRD. هنا نرى من المعلومات عن ميزة IPD بين ميثيونين في موقف 29 والحامض الاميني في موقف 136.

Watch this Scientific Journal Video about Optimization of Synthetic Proteins: Identification of Interpositional Dependencies Indicating Structurally and/or Functionally Linked Residues at JoVE.com

Optimization of Synthetic Proteins: Identification of Interpositional Dependencies Indicating Structurally and/or Functionally Linked Residues

Synthetic protein sequences based on consensus motifs typically ignore co-evolving residues, that imply interpositional dependencies (IPDs). IPDs can be essential to activity, and designs that disregard them may result in suboptimal results. This protocol uses StickWRLD to identify IPDs and help inform rational protein design, resulting in more efficient results.

الاستفادة المثلى من البروتينات التركيبية: تحديد فصل بين التبعيات مبينا هيكليا و / أو بقايا المرتبطة وظيفيا

Protein alignments are commonly used to evaluate the similarity of protein residues, and the derived consensus sequence used for identifying functional ...

optimization-synthetic-proteins-identification-interpositional

Research

JoVE Journal

Chemistry

7.2K Views.  The Research Institute at Nationwide Children's Hospital. Synthetic protein sequences based on consensus motifs typically ignore co-evolving residues, that imply interpositional dependencies (IPDs). IPDs can be essential to activity, and designs that disregard them may result in suboptimal results. This protocol uses StickWRLD to identify IPDs and help inform rational protein design, resulting in more efficient results.

Video: Optimization of Synthetic Proteins: Identification of Interpositional Dependencies Indicating Structurally and/or Functionally Linked Residues

Towards Biomimicking Wood: Fabricated Free-standing Films of Nanocellulose, Lignin, and a Synthetic Polycation

Woody materials are comprised of plant cell walls that contain a layered secondary cell wall composed of structural polymers of polysaccharides and lignin. Layer-by-layer (LbL) assembly process which relies on the assembly of oppositely charged molecules from aqueous solutions was used to build a freestanding composite film of isolated wood polymers of lignin and oxidized nanofibril cellulose (NFC). To facilitate the assembly of these negatively charged polymers, a positively charged polyelectrolyte, poly(diallyldimethylammomium chloride) (PDDA), was used as a linking layer to create this simplified model cell wall. The layered adsorption process was studied quantitatively using quartz crystal microbalance with dissipation monitoring (QCM-D) and ellipsometry. The results showed that layer mass/thickness per adsorbed layer increased as a function of total number of layers. The surface coverage of the adsorbed layers was studied with atomic force microscopy (AFM). Complete coverage of the surface with lignin in all the deposition cycles was found for the system, however, surface coverage by NFC increased with the number of layers. The adsorption process was carried out for 250 cycles (500 bilayers) on a cellulose acetate (CA) substrate. Transparent free-standing LBL assembled nanocomposite films were obtained when the CA substrate was later dissolved in acetone. Scanning electron microscopy (SEM) of the fractured cross-sections showed a lamellar structure, and the thickness per adsorption cycle (PDDA-Lignin-PDDA-NC) was estimated to be 17 nm for two different lignin types used in the study. The data indicates a film with highly controlled architecture where nanocellulose and lignin are spatially deposited on the nanoscale (a polymer-polymer nanocomposites), similar to what is observed in the native cell wall.

The objective of this research was to form synthetic plant cell wall tissue using layer-by-layer assembly of nanocellulose fibrils and isolated lignin assembled from dilute aqueous suspensions.&#160; Surface measurement techniques of quartz crystal microbalance and atomic force microscopy were used to monitor the formation of the polymer-polymer nanocomposite material.

نحو Biomimicking الخشب: أفلام التجهيز الحرة الدائمة للNanocellulose، اللجنين، وPolycation الاصطناعية

Woody materials are comprised of plant cell walls that contain a layered secondary cell wall composed of structural polymers of polysaccharides and ...

Stabilizing Hepatocellular Phenotype Using Optimized Synthetic Surfaces

Currently, one of the major limitations in cell biology is maintaining differentiated cell phenotype. Biological matrices are commonly used for culturing and maintaining primary and pluripotent stem cell derived hepatocytes. While biological matrices are useful, they permit short term culture of hepatocytes, limiting their widespread application. We have attempted to overcome the limitations using a synthetic polymer coating. Polymers represent one of the broadest classes of biomaterials and possess a wide range of mechanical, physical and chemical properties, which can be fine-tuned for purpose. Importantly, such materials can be scaled to quality assured standards and display batch-to-batch consistency. This is essential if cells are to be expanded for high through-put screening in the pharmaceutical testing industry or for cellular based therapy. Polyurethanes (PUs) are one group of materials that have shown promise in cell culture. Our recent progress in optimizing a polyurethane coated surface, for long-term culture of human hepatocytes displaying stable phenotype, is presented and discussed.

This article will focus on developing polymer coated surfaces for long-term, stable culture of stem cell derived human hepatocytes.

استقرار الكبدي النمط الظاهري عن طريق الأسطح الاصطناعية محسن

Currently, one of the major limitations in cell biology is maintaining differentiated cell phenotype. Biological matrices are commonly used for culturing ...

Synthetic Methodology for Asymmetric Ferrocene Derived Bio-conjugate Systems via Solid Phase Resin-based Methodology

Early detection is a key to successful treatment of most diseases, and is particularly imperative for the diagnosis and treatment of many types of cancer. The most common techniques utilized are imaging modalities such as Magnetic Resonance Imaging (MRI), Positron Emission Topography (PET), and Computed Topography (CT) and are optimal for understanding the physical structure of the disease but can only be performed once every four to six weeks due to the use of imaging agents and overall cost. With this in mind, the development of &#8220;point of care&#8221; techniques, such as biosensors, which evaluate the stage of disease and/or efficacy of treatment in the clinician&#8217;s office and do so in a timely manner, would revolutionize treatment protocols.1 As a means to exploring ferrocene based biosensors for the detection of biologically relevant molecules2, methods were developed to produce ferrocene-biotin bio-conjugates described herein. This report will focus on a biotin-ferrocene-cysteine system that can be immobilized on a gold surface.

The synthesis of asymmetric species of ferrocene is challenging using solution techniques. This report focuses on the methods carried out to produce a ferrocene-biotin bioconjugate using facile and clean reactions accomplished via solid-phase synthesis. Incorporation of a thiolate moiety is shown to impart the ability for immobilization on gold surfaces.

منهجية الاصطناعية لغير المتماثلة الفيروسين المستمدة الأنظمة الحيوية المزدوجة عبر الصلبة منهجية تستند الراتنج المرحلة

Early detection is a key to successful treatment of most diseases, and is particularly imperative for the diagnosis and treatment of many types of cancer. ...

Curtain Flow Column: Optimization of Efficiency and Sensitivity

Active Flow Technology (AFT) is a form of column technology that increases the separation performance of a HPLC column through the use of a specially purpose built multiport end-fitting(s). Curtain Flow (CF) columns belong to the AFT suite of columns, specifically the CF column is designed so that the sample is injected into the radial central region of the bed and a curtain flow of mobile phase surrounding the injection of solute prevents the radial dispersion of the sample to the wall. The column functions as an 'infinite diameter' column. The purpose of the design is to overcome the radial heterogeneity of the column bed, and at the same time maximize the sample load into the radial central region of the column bed, which serves to increase detection sensitivity. The protocol described herein outlines the system and CF column set up and the tuning process for an optimized infinite diameter 'virtual' column.

Here, we present a protocol for the operation and optimization of Active Flow Technology (AFT) column in Curtain flow (CF) mode for enhanced separation performance.

الستار العمود تدفق: تحسين الكفاءة والحساسية

Active Flow Technology (AFT) is a form of column technology that increases the separation performance of a HPLC column through the use of a specially ...

The Preparation and Properties of Thermo-reversibly Cross-linked Rubber Via Diels-Alder Chemistry

A method for using Diels Alder thermo-reversible chemistry as cross-linking tool for rubber products is demonstrated. In this work, a commercial ethylene-propylene rubber, grafted with maleic anhydride, is thermo-reversibly cross-linked in two steps. The pending anhydride moieties are first modified with furfurylamine to graft furan groups to the rubber backbone. These pendant furan groups are then cross-linked with a bis-maleimide via a Diels-Alder coupling reaction. Both reactions can be performed under a broad range of experimental conditions and can easily be applied on a large scale. The material properties of the resulting Diels-Alder cross-linked rubbers are similar to a peroxide-cured ethylene/propylene/diene rubber (EPDM) reference. The cross-links break at elevated temperatures (&#62; 150 &#176;C) via the retro-Diels-Alder reaction and can be reformed by thermal annealing at lower temperatures (50-70 &#176;C). Reversibility of the system was proven with infrared spectroscopy, solubility tests and mechanical properties. Recyclability of the material was also shown in a practical way, i.e., by cutting a cross-linked sample into small parts and compression molding them into new samples displaying comparable mechanical properties, which is not possible for conventionally cross-linked rubbers.

A simple two-step approach involving rubber modification and cross-linking yields fully reworkable, elastic rubber products.

إعداد وخصائص الحرارية عكسية عبر ربط الكيمياء المطاط عن طريق ديلز-ألدر

A method for using Diels Alder thermo-reversible chemistry as cross-linking tool for rubber products is demonstrated. In this work, a commercial ...

Synthesis of Platinum-nickel Nanowires and Optimization for Oxygen Reduction Performance

Platinum-nickel (Pt-Ni) nanowires were developed as fuel cell electrocatalysts, and were optimized for the performance and durability in the oxygen reduction reaction. Spontaneous galvanic displacement was used to deposit Pt layers onto Ni nanowire substrates. The synthesis approach produced catalysts with high specific activities and high Pt surface areas. Hydrogen annealing improved Pt and Ni mixing and specific activity. Acid leaching was used to preferentially remove Ni near the nanowire surface, and oxygen annealing was used to stabilize near-surface Ni, improving durability and minimizing Ni dissolution. These protocols detail the optimization of each post-synthesis processing step, including hydrogen annealing to 250 &#176;C, exposure to 0.1 M nitric acid, and oxygen annealing to 175 &#176;C. Through these steps, Pt-Ni nanowires produced increased activities more than an order of magnitude than Pt nanoparticles, while offering significant durability improvements. The presented protocols are based on Pt-Ni systems in the development of fuel cell catalysts. These techniques have also been used for a variety of metal combinations, and can be applied to develop catalysts for a number of electrochemical processes.

&#160; The protocol describes the synthesis and electrochemical testing of platinum-nickel nanowires. Nanowires were synthesized by the galvanic displacement of a nickel nanowire template. Post-synthesis processing, including hydrogen annealing, acid leaching, and oxygen annealing were used to optimize nanowire performance and durability in the oxygen reduction reaction.

تركيب أسلاك البلاتين والنيكل والأمثل للأكسجين الحد من الأداء

Platinum-nickel (Pt-Ni) nanowires were developed as fuel cell electrocatalysts, and were optimized for the performance and durability in the oxygen ...

Color Spot Test As a Presumptive Tool for the Rapid Detection of Synthetic Cathinones

Synthetic cathinones are a large class of new psychoactive substances (NPS) that are increasingly prevalent in drug seizures made by law enforcement and other border protection agencies globally. Color testing is a presumptive identification technique indicating the presence or absence of a particular drug class using rapid and uncomplicated chemical methods. Owing to their relatively recent emergence, a color test for the specific identification of synthetic cathinones is not currently available. In this study, we introduce a protocol for the presumptive identification of synthetic cathinones, employing three aqueous reagent solutions: copper(II) nitrate, 2,9-dimethyl-1,10-phenanthroline (neocuproine) and sodium acetate. Small pin-head sized amounts (approximately 0.1-0.2 mg) of the suspected drugs are added to the wells of a porcelain spot plate, and each reagent is then added dropwise sequentially before heating on a hotplate. A color change from very light blue to yellow-orange after 10 min indicates the likely presence of synthetic cathinones. The highly stable and specific test reagent has the potential for use in the presumptive screening of unknown samples for synthetic cathinones in a forensic laboratory. However, the nuisance of an added heating step for the color change result limits the test to laboratory application and decreases the likelihood of an easy translation to field testing.

Here we present a simple, inexpensive, and selective chemical spot test protocol for the detection of synthetic cathinones, a class of new psychoactive substances. The protocol is suitable for use in various areas of law enforcement that encounter illicit material.

اختبار الألوان الموضعية كأداة افتراضية للكشف السريع عن كاثينونيس الاصطناعية

Synthetic cathinones are a large class of new psychoactive substances (NPS) that are increasingly prevalent in drug seizures made by law enforcement and ...

Characterization of Synthetic Polymers via Matrix Assisted Laser Desorption Ionization Time of Flight (MALDI-TOF) Mass Spectrometry

There are many techniques that can be employed in the characterization of synthetic homopolymers, but few provide as useful of information for end group analysis as matrix-assisted laser desorption ionization time of flight mass spectrometry (MALDI-TOF MS). This tutorial demonstrates methods for optimization of the sample preparation, spectral acquisition, and data analysis of synthetic polymers using MALDI-TOF MS. Critical parameters during sample preparation include the selection of the matrix, identification of an appropriate cationization salt, and tuning the relative proportions of the matrix, cation, and analyte. The acquisition parameters, such as mode (linear or reflector), polarization (positive or negative), acceleration voltage, and delay time, are also important. Given some knowledge of the chemistry involved to synthesize the polymer and optimizing both the data acquisition parameters and the sample preparation conditions, spectra should be obtained with sufficient resolution and mass accuracy to enable the unambiguous determination of the end groups of most homopolymers (masses below 10,000) in addition to the repeat unit mass and the overall molecular weight distribution. Though demonstrated on a limited set of polymers, these general techniques are applicable to a much wider range of synthetic polymers for determining mass distributions, though end group determination is only possible for homopolymers with narrow dispersity.

Characterization of Synthetic Polymers via Matrix Assisted Laser Desorption Ionization Time of Flight MALDI-TOF Mass Spectrometry

A protocol for the matrix-assisted laser desorption ionization time of flight mass spectrometry (MALDI-TOF MS) characterization of synthetic polymers is described including the optimization of sample preparation, spectral acquisition, and data analysis.

توصيف البوليمرات الاصطناعية عن طريق مصفوفة بمساعدة الليزر الامتزاز التأين وقت الرحلة (استخدام-TOF) الطيف الكتلي

There are many techniques that can be employed in the characterization of synthetic homopolymers, but few provide as useful of information for end group ...

A Facile Synthetic Method to Obtain Bismuth Oxyiodide Microspheres Highly Functional for the Photocatalytic Processes of Water Depuration

Bismuth oxyhalide (BiOI) is a promising material for sunlight-driven-environmental photocatalysis. Given that the physical structure of this kind of materials is highly related to its photocatalytic performance, it is necessary to standardize the synthetic methods in order to obtain the most functional architectures and, thus, the highest photocatalytic efficiency. Here, we report a reliable route to obtain BiOI microspheres via the solvothermal process, using Bi(NO3)3 and potassium iodide (KI) as precursors, and ethylene glycol as a template. The synthesis is standardized in a 150 mL autoclave, at 126 &#176;C for 18 h. This results in 2-3 &#181;m-sized mesoporous microspheres, with a relevant specific surface area (61.3 m2/g). Shortening the reaction times in the synthesis results in amorphous structures, while higher temperatures lead to a slight increase in the porosity of the microspheres, with no effect in the photocatalytic performance. The materials are photo-active under UV-A/visible light irradiation for the degradation of the antibiotic ciprofloxacin in water. This method has demonstrated to be effective in interlaboratory tests, obtaining similar BiOI microspheres in Mexican and Chilean research groups.

This article describes a synthetic method to obtain bismuth oxyiodide microspheres, which are highly functional to perform the photocatalytic removal of organic pollutants, such as ciprofloxacin, in water under UV-A/visible light irradiation.

أسلوب اصطناعية سهلة للحصول على البزموت أوكسييوديدي الجزئي المجالات الخرز الصغير وظيفية عالية على بهوتوكاتاليتيك عمليات التنقية المياه

Bismuth oxyhalide (BiOI) is a promising material for sunlight-driven-environmental photocatalysis. Given that the physical structure of this kind of ...

Ultrafast Lignin Extraction from Unusual Mediterranean Lignocellulosic Residues

Pretreatment is still the most expensive step in lignocellulosic biorefinery processes. It must be made cost-effective by minimizing chemical requirements as well as power and heat consumption and by using environment-friendly solvents. Deep eutectic solvents (DESs) are key, green, and low-cost solvents in sustainable biorefineries. They are transparent mixtures characterized by low freezing points resulting from at least one hydrogen bond donor and one hydrogen bond acceptor. Although DESs are promising solvents, it is necessary to combine them with an economic heating technology, such as microwave irradiation, for competitive profitability. Microwave irradiation is a promising strategy to shorten the heating time and boost fractionation because it can rapidly attain the appropriate temperature. The aim of this study was to develop a one-step, rapid method for biomass fractionation and lignin extraction using a low-cost and biodegradable solvent. 
In this study, a microwave-assisted DES pretreatment was conducted for 60 s at 800 W, using three kinds of DESs. The DES mixtures were facilely prepared from choline chloride (ChCl) and three hydrogen-bond donors (HBDs): a monocarboxylic acid (lactic acid), a dicarboxylic acid (oxalic acid), and urea. This pretreatment was used for biomass fractionation and lignin recovery from marine residues (Posidonia leaves and aegagropile), agri-food byproducts (almond shells and olive pomace), forest residues (pinecones), and perennial lignocellulosic grasses (Stipa tenacissima). Further analyses were conducted to determine the yield, purity, and molecular weight distribution of the recovered lignin. In addition, the effect of DESs on the chemical functional groups in the extracted lignin was determined by Fourier-transform infrared (FTIR) spectroscopy. The results indicate that the ChCl-oxalic acid mixture affords the highest lignin purity and the lowest yield. The present study demonstrates that the DES-microwave process is an ultrafast, efficient, and cost-competitive technology for lignocellulosic biomass fractionation.

Deep eutectic solvent-based, microwave-assisted pretreatment is a green, fast, and efficient process for lignocellulosic fractionation and high-purity lignin recovery.

استخراج اللجنين فائق السرعة من بقايا ليغنوسيلولوسيك البحر الأبيض المتوسط غير عادية

Pretreatment is still the most expensive step in lignocellulosic biorefinery processes. It must be made cost-effective by minimizing chemical requirements ...