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.

הורדת תוכנת 1. &amp; התקנה <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> השתמש יש מחשב אינטל i5 או מעבד טוב יותר עם ​​לפחות 4 GB של RAM, והוא מערכת ההפעלה Mac OS X או GNU / Linux OS (למשל, אובונטו). בנוסף, ספריות 13 פיתון פייתון 2.7.6 10 וwxPython 2.8 11, 12 SciPy, וPyOpenGL נדרשות - להורדה והתקנה של כל מהמאגרים שלהם. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> הורד <a href="http://www.stickwrld.org" target="_blank">StickWRLD</a> כארכיון zip המכיל את כל תסריטי פייתון הרלוונטיים. הורד את התסריט &quot;fasta2stick.sh&quot; להמרת יישור רצף / חלבון סטנדרטי FASTA DNA לפורמט StickWRLD. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> לחלץ את הארכיון ולשים את תיקיית StickWRLD וכתוצאה מכך על שולחן העבודה שלך. מניחים את התסריט &quot;fasta2stick.sh&quot; על שולחן העבודה, כמו גם. </li></ol> 2. מכין את המערך <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> צור יישור של רצפי חלבונים באמצעות כל סטתוכנת dard יישור (למשל, 14 ClustalX). שמור את היישור על שולחן העבודה בפורמט FASTA. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> פתח את יישום המסוף במחשב מק או גנו / לינוקס ולנווט לשולחן העבודה (המיקום של התסריט &quot;fasta2stick.sh&quot; קליפה) על ידי הקלדת cd ~ / שולחן עבודה ולחיצה תמורה. לבצע את התסריט &quot;fasta2stick.sh&quot; על ידי הקלדת ./fasta2stick.sh במסוף. אם התסריט לא לבצע, להבטיח שזה הפעלה - בchmod סוג המסוף + X fasta2stick.sh לעשות ההפעלה סקריפט. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> בצע את ההוראות המופיעות על המסך הניתנות על ידי את התסריט כדי לציין את שם קובץ קלט (הקובץ שנוצר ב1.2 לעיל) ושם פלט הרצוי. שמור את קובץ הפלט (שנמצא עכשיו בתבנית הנכונה לStickWRLD) על שולחן העבודה. </li></ol> 3. השקת StickWRLD <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> נווט להרצת StickWRLD תיקייה באמצעות ישימים המסוףני של מחשב מק או גנו / לינוקס. לדוגמא, אם תיקיית StickWRLD היא על שולחן העבודה, הקלד cd ~ / שולחן העבודה / StickWRLD / exec במסוף. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> הפעל StickWRLD ידי הקלדת פיתון-32 stickwrld_demo.py במסוף. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> ודא שלוח StickWRLD Data Loader הוא גלוי על המסך (איור 3). </li></ol> 4. טוען נתונים <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> טען את יישור רצף חלבון המומר על ידי לחיצה על &quot;החלבון טען ...&quot; כפתור. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> בחר את הקובץ שנוצר בשלב 3 לעיל ולחץ על &quot;פתח&quot;. StickWRLD יפתח כמה חלונות חדשים, ובם &quot;StickWRLD בקרה&quot; (איור 4) ו&quot; StickWRLD - OpenGL &quot;(איור 5). </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> בחר - החלון &quot;StickWRLD OpenGL&quot;. בחר &quot;איפוס צפה&quot; מהתפריט &quot;OpenGL&quot; כדי להציג את ההדמיה StickWRLD ברירת המחדל ב&quot; מלמעלה למטה&quot;מבט דרך הגליל המייצג את הנתונים בחלונות OpenGL resizable .. </li></ol> 5. אפשרויות צפייה <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> בחר בתיבות עבור &quot;תוויות טור&quot; ו- &quot;תוויות כדור&quot; בחלונית &quot;StickWRLD בקרה&quot; (איור 4) כדי להציג ערכים של עמודות וכדורים. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> בטל את התיבה ל&quot; קצוות טור &quot;בחלונית&quot; StickWRLD הבקרה &quot;כדי להסתיר את קווי קצה טור. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> הגדר את &quot;עובי הטור&quot; 0.1 בחלונית &quot;StickWRLD הבקרה&quot; לצייר קו דק באמצעות העמודות, שהופך אותו קל יותר לניווט בתצוגת 3D. לחץ לחזור כדי לקבל את השינוי. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> לאפס את התצוגה ב&quot; StickWRLD - OpenGL &quot;החלון כמו בשלב 5.3 לעיל, ולאחר מכן לחץ על הכפתור&quot; מסך מלא &quot;על מנת למקסם את התצוגה. </li></ol> 6. ניווט <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> סובב את תצוגת 3D StickWRLD על ידי לחיצה על לחצן העכבר השמאלי WHIle הזזת העכבר לכל כיוון. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> זום תצוגת 3D StickWRLD על ידי לחיצה על הלחצן הימני של העכבר תוך כדי התנועה כלפי מעלה או מטה את העכבר. </li></ol> 7. מציאת Interpositional תלות (IPDS) <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> חפש בתצוגה על ידי צילום פנורמי והתקרבות כמתואר בשלב 6. שאריות Coevolving העולות על דרישות הסף של שני p והשייר מחוברים באמצעות קווי קצה כפי שניתן לראות באיור 6. אם יש הרבה או מעט מדי קצות חיבור שאריות, לשנות את שיורי סף (בחלונית &quot;StickWRLD השליטה&quot;) כדי להראות קצוות פחות, או יותר,. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> להגדיל את הסף שיורית על StickWRLD בקרת חלונית עד אין קווי קצה IPD מוצגים וכבש לאט עד יחסים מופיעים. המשך הגדלת השייר עד שיש לך מספר מספיק של יחסים לבחון. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> לזהות יחסים שכוללים גם שאריות של עניין ידוע (למשל, בתוך מוטיב או מחייב / כיףאתר ctional) או שאריות שדיסטלי אחד לשני בתוך היישור (שמראים כי הם הפרוקסימלי בחלבון המקופל) </li></ol> 8. בחירה וממצאים שמירה <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> השימוש בפקודה + קליק שמאלי על כל קצוות של עניין. חלונית StickWRLD הבקרה תציין את העמודות ולהתחבר שאריות ספציפיות, למשל, &quot;(124 | G) (136 | H)&quot; (איור 7). קווים מוצקים מייצגים אסוציאציות חיוביות; קווים מקווקווים מייצגים אסוציאציות שליליות. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> לחץ על הכפתור &quot;קצוות פלט&quot; בלוח &quot;StickWRLD בקרה&quot; לשמור קובץ בפורמט טקסט רגיל (edge_residual.csv) של כל הקצוות הגלויים, כוללים שאריות הצטרפו וערך השייר שלהם בפועל, ב/ StickWRLD / exec / ספרייה. </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.

StickWRLD שמש בהצלחה לזהות כגון IPDS בתחום מכסה Adenylate קינאז 16, כמו גם בסיסי DNA הקשורים בterminators Rho-תלוי 9, וסגוליות אחוי-אתר רומן בendonuclease אינטרון 6 אתרי יעד Archaeal tRNA. IPDS אלה לא היו לזיהוי באמצעות בדיקה ישירה של המערכים. StickWRLD מציג כל עמדה של יישור כטור של 20 &quot;ספירות&quot;, שבו כל כדור מייצג את אחד 20 שאריות חומצת אמינו וגודלו של הכדור מציין את תדירות ההופעה של שאריות מסוימות שבתוך העמודה ש( איור 4). טורים מסודרים בגליל, עם קווי קצה חיבור שאריות בעמודות שונות (המציין IPD). קווי קצה אלה רק נמשכים אם השאריות המקבילות covarying בתדירות מצוין שני p-הערך (משמעות) ושייר (צפוי - שנצפו) ספים. זיהוי של שאריות שיתוף המתרחש תלויות, או IPDS, באזורים המרוחקים של יישור DNA או רצף חלבון קשה תוך שימוש בכלים יישור רצף סטנדרטי 6. בעוד כלים כגון ליצור קונסנסוס, או מוטיב, רצף, הקונצנזוס הזה הוא במקרים רבים מיצוע רוב-כלל פשוט ולא להעביר מערכות יחסים השתנות משותפות שעלולים להיווצר אחד או יותר תת-מוטיבים - קבוצות של שאריות שנוטות לשתף להתפתח. גם דגמי HMM, שהם מסוגלים לזהות תלות השכנה, לא יכולים מוטיבים רצף מדויק מודל עם IPDS דיסטלי 5. התוצאה היא שהקונצנזוס מחושב עשוי למעשה להיות רצף &quot;סינטטי&quot; לא מצא בטבע - וחלבונים מהונדסים המבוססים על קונסנסוס חישובית כזה לא יכול, למעשה, להיות אופטימלי. למעשה, HMM Pfam לADK הייתי מציע שחלבון chimeric המכיל מחצית ממוטיב tetracysteine, ומחצית מH, S, D, מוטיב T, הוא פונקציונלי מקובל בדיוק כמוכמו כל ADK הקיים בפועל. זה לא המקרה, כמפלצות כאלה (ורבים אחרים התמזגויות של מוטיבים אלה) האם catalytically מת 4,19. כאשר מחפשים מתאמים, זה קריטי, כי סף השייר להיות מותאם כדי לאפשר הגילוי של מתאמים רלוונטיים על ידי קביעת הסף מעל הרמה שבה כל קצוות נראים ולאחר מכן ramping הסף בהדרגה בחזרה למטה. זה מבטיח שרק הקצוות המשמעותיים ביותר נחשבים בתחילה. גישה חלופית היא להתחיל עם סף השייר שנקבע נמוך מאוד. התוצאה היא התצוגה של כל הקצוות המשמעותיים. מכאן לאט ניתן להגדיל את סף השייר, המאפשר קצוות לנשור עד דפוסים להגיח. בעוד גישה זו היא פחות שימושית כאשר מחפשים הכללת צמתים מסוימים (לדוגמא, יישום של ידע תחום), היא מאפשרת לגילוי של יחסים בלתי צפויים באמצעות StickWRLD ככלפיכלי ניתוח רע&quot;מ לגלות דפוסים המתעוררים בנתונים להדמיה. StickWRLD מוגבל בעיקר על ידי הזיכרון זמין של המערכת עליה הוא לרוץ כמו גם את הרזולוציה של מכשיר התצוגה. אמנם אין גבול תיאורטי למספר נקודות נתוני StickWRLD יכול לבחון, ורצפים עד 20,000 עמדות נבדקו, בפועל StickWRLD מבצע הכי טוב עם רצפים עד כ -1,000 משרות. היתרון העיקרי של StickWRLD טמון ביכולתה לזהות קבוצות של שאריות שcovary אחד עם השני. זהו יתרון משמעותי על פני הגישה המסורתית של רצף קונסנסוס הסטטיסטי, אשר מיצוע סטטיסטי פשוט ולא לוקח בחשבון אבולוציה משותפת. בעוד שבמקרים מסוימים שאריות covarying עשויות להיות פשוט תוצר של תולדות הגזע, אפילו שאריות אלה עמדו במבחן &quot;של בחירה&quot;, ובתור שכזו הן סביר כדי לגרוע מfunctionality של כל חלבון מהונדס לכלול אותם. תוך השימוש בStickWRLD לזהות IPDS ברצף ה- DNA או חלבון הקנונית קונסנסוס / מוטיב לפני גרסאות סינתטיות הנדסה יפחית את הפוטנציאל לטעויות ולתמוך אופטימיזציה מהירה של פונקציה, יש לציין כי StickWRLD יכול לשמש ככלי זיהוי מתאם כללי ו אינו מוגבל אך ורק לנתונים חלבון. ניתן להשתמש StickWRLD לגלות את שיתוף ההתרחשות של כל משתנים בכל קבוצת נתונים מקודדת כראוי מבחינה ויזואלית.

מערכי חלבון כבר מזמן משמשים להערכת הדמיון של שאריות במשפחת חלבונים. לעתים קרובות התכונות מעניינות ביותר של חלבון (לדוגמא, אתרי קישור קטליטי או אחרים) הן התוצאה של חלבון מתקפל הבאת אזורים מרוחקים של הרצף ליניארי במגע, וכתוצאה מכך אזורים שאינם קשורים, ככל הנראה, אלה ביישור נוטים להתפתח ולהשתנות ב אופן מתואם. במקרים אחרים, את הפונקציה של חלבון יכולה להיות תלויה בחתימה אלקטרוסטטי שלה, ומוטציות המשפיעות על דיפול האלקטרוני מפוצים על ידי שינויים בשאריות טעונות רחוקות. השפעות allosteric יכולות גם לגרום לתלות רציפה ומרחבי ארוך טווח בין זהויות שאריות. ללא קשר למוצא שלהם, covariations אלה תפקודי-המבוקשים לשאריות - התלות בין-מעמדית (IPDS) - לא יכול להיות ברור עם בחינה חזותית של היישור (איור 1). זיהוי של IPDS - כמו גם שלששאריות ספציפיות בתוך עמדות אלה נוטות covary כיחידה - יכול לחשוף רמזים חשובים על התהליכים של קיפול חלבונים והיווצרות של אתרים פונקציונליים. מידע זה לאחר מכן ניתן להשתמש כדי לייעל את החלבונים סינטטיים (מהונדסים) במונחים של thermostability ופעילות. זה כבר זמן רב ידוע שלא כל מוטציות הנקודה לקונסנסוס לספק יציבות או פעילות משופרת. לאחרונה, חלבונים שנועדו לנצל את IPDS הידוע ברצף שלהם הוכחו לגרום לפעילות גדולה יותר מאותו החלבון שנועד אך ורק מהקונצנזוס 1,2 (כתב יד בהכנה), דומה לרעיון של ייצוב מוטציות נקודת 3. למרבה הצער, מודלים בניית הקונצנזוס מסורתיים (למשל, שלטון הרוב) ללכוד רק IPDS ידי תאונה. שיטות קונסנסוס ומטריקס ניקוד ספציפי מיקום בורות של IPDS ורק &quot;בצורה נכונה&quot; לכלול אותם בדגמים, כאשר השאריות תלויותגם השאריות הפופולריות ביותר עבור אלה תפקידים במשפחה. מודלים שרשרת מרקוב יכולים ללכוד IPDS כאשר הם ברצף הפרוקסימלי, אך היישום הטיפוסי שלהם מתעלם הכל חוץ שכנים רציפים מיידיים, ואפילו במיטבם, חישובים מוסתרים מרקוב דגם (ראו איור 2) הפכו סורר כאשר תלות מופרדות ברצף על ידי יותר מ תריסר עמדות 4. מאז IPDS אלה בעצם יוצר &quot;תת-מוטיבים&quot; שלא ניתן לחזות על ידי &quot;שלטון הרוב&quot; פשוט או מודלים קונסנסוס מבוסס HMM אפילו 5,6 התוצאה יכולה להיות &quot;הסכמה&quot; מבחינה ביולוגית לא חוקית שהוא לא רק לא ראה בטבע, אלא היא פחות קיימא יותר מכל חלבון הקיים. מערכות המבוססות על מרקוב אקראי שדות, כגון 7 גרמלין, ינסו להתגבר על בעיות אלה. בנוסף בעוד ניתן להשתמש בטכניקות ביולוגיות / ביוכימי מתוחכמות כגון 3,8 רקומבינציה רציף לאיידאלמנטי חלבון חיוניים ntify לפי אזור, הם דורשים זמן רב ועבודת ספסל לדיוק חד-בסיס-זוג שיש להשיג. 9 StickWRLD היא תכנית המבוססת פייתון שיוצרת ייצוג 3D אינטראקטיבי של יישור חלבון שגורם IPDS ברור וקל להבנה. כל עמדה ביישור מיוצגת כעמודה בתצוגה, שבו כל עמודה מורכבת מערימה של כדורים, אחד לכל 20 חומצות אמינו שיכול להיות נוכח במעמד שתוך היישור. גודל הכדור תלוי בתדירות ההופעה של חומצת אמינו, כך שהמשתמש יכול ללקט את שאריות קונסנסוס או ההפצה היחסית של חומצות אמינו בעמדה שפשוט על ידי הסתכלות על הגודל של תחומים באופן מיידי. העמודות המייצגות כל עמדה עטופות סביב גליל. זה נותן כל תחום המייצג חומצת אמינו אפשרית בכל עמדה ביישור, &#39;קו הראיה &quot;ברורלכל אפשרות אחרת של חומצות אמינו בכל תפקיד אחר. לפני ההדמיה, StickWRLD מחשבת את כוח המתאם בין כל הצירופים האפשריים של שאריות לזהות IPDS 9. לייצג IPDS, קווים נמשכים בין שאריות הcoevolving בגבוה יותר, או נמוך יותר ממה שאפשר לצפות אם השאריות הנוכחיות בעמדות היו עצמאיות (IPDS). לא עושה רק תכנית להדמיה זו שעמדות רצף אינטראקציה אבולוציונית, אלא כקווי קצה IPD נמשכים בין תחומי חומצת אמינו בכל טור, המשתמש יכול לקבוע במהירות שחומצות אמינו מסוימות נוטות להיות coevolving בכל עמדה. למשתמש יש את היכולת לסובב ולחקור את מבנה IPD דמיין, כמו גם באופן דינמי לשנות את הסף הסטטיסטי שליטה בתצוגה של מתאמים, מה שהופך את StickWRLD גילוי כלי רב עוצמה עבור IPDS. יישומים כגון simil 7 גרמליןקארלי להציג מידע יחסי מורכב בין שאריות - אבל יחסים אלה מחושבים באמצעות מודלים מסורתיים יותר מרקוב, שלא נועדו כדי לקבוע כל קשרים מותנים. ככזה, אלה הם מסוגלים להיות מוצג כהשלכות 2D. לעומת זאת, StickWRLD יכול לחשב ולהציג את תלות מותנית רב-צומת, אשר עשוי להיות לטשטש אם שניתנו כגרף 2D (תופעה הידועה בחסימת קצה). תצוגת 3D של StickWRLD יש גם כמה יתרונות אחרים. על ידי המאפשר למשתמשים לתפעל חזותיות - תכונות שניתן לטשטש או unintuitive בייצוג 2D ניתן לראות בקלות רבה יותר בגליל 3D של StickWRLD - פנורמי, מסתובב, והתקרבות. StickWRLD הוא למעשה כלי חזותי Analytics, רתימת העצמה של יכולת זיהוי התבניות של המוח האנושי לראות דפוסים ומגמות, ואת היכולת לחקור נתונים מנקודתי מבט שונים משאיל את עצמו לזה.

<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

מערכי חלבון משמשים בדרך כלל כדי להעריך את הדמיון של שאריות חלבון, ורצף הקונצנזוס נגזר משמש לזיהוי יחידות פונקציונליות (למשל, תחומים). מודלים בניית הקונצנזוס מסורתיים נכשלים בחשבון תלות interpositional - תפקודי השתנות משותפת הנדרשת של שאריות שנוטות להופיע בו זמנית בכל התפתחות ומעבר לעץ phylogentic. יחסים אלה יכולים לחשוף רמזים חשובים על התהליכים של קיפול חלבונים, thermostability, והיווצרותם של אתרים פונקציונליים, אשר בתורו יכול לשמש כדי ליידע את ההנדסה של חלבונים סינטטיים. למרבה הצער, מערכות יחסים אלה במהות יוצרים תת-מוטיבים שלא ניתן לחזות על ידי &quot;שלטון הרוב&quot; פשוט או מודלים קונסנסוס מבוסס HMM אפילו, והתוצאה יכולה להיות &quot;הסכמה&quot; מבחינה ביולוגית לא חוקית שהוא לא רק לא ראה בטבע אבל הוא פחות קיימא יותר מכל חלבון הקיים. פיתחנו חזותיכלי alytics, StickWRLD, אשר יוצר ייצוג 3D אינטראקטיבי של יישור חלבון ומציג בצורה ברורה covarying שאריות. למשתמש יש את יכולת מחבת וזום, כמו גם באופן דינמי לשנות את הסף הסטטיסטי בסיסי זיהוי covariants. StickWRLD כבר בעבר שימש בהצלחה לזהות שאריות covarying תפקודית-נדרשו בחלבונים כגון Adenylate קינאז וברצפי DNA כגון אתרי יעד endonuclease.

StickWRLD כבר השתמש בעבר כדי לזהות תלות interpositional (IPDS) בין השאריות בשני DNA 3 וחלבון 15-17 מערכים. שאריות מתפתח-שיתוף אלה, בעוד לעתים קרובות דיסטלי מזו ביישור הרצף, הן לעתים קרובות הפרוקסימלי אחד לשני בחלבון המקופל. StickWRLD מאפשר גילוי מהיר של שיתוף התרחשות שאריות ספציפיות באתרים כאלה, למשל., אלאנין בעמדה &quot;X&quot; הוא מאוד מתואם לתראונין בעמדה &quot;y&quot;. מתאמים מסוג זה יכול להצביע על קשרים מבניים מוכחים, ובדרך כלל הם אתרים ש, בהכרח, שיתוף להתפתח. StickWRLD הוא מסוגל לזהות קשרים אלה גם כאשר &quot;מסורתיים&quot; יותר גישות באמצעות הממ כדי לתאר מוטיבים להיכשל. לדוגמא, ניתוח של יישור PFAM של תחום מכסה ADK באמצעות StickWRLD מגלה מתאם חיובי חזק בין cysteines (ג) בעמדות 4 ו -8 ומתואםזוג C בעמדות 35 ו38. באותו הזמן, StickWRLD הראה קשר חיובי חזק בין דומה היסטידין (H) וסרין (S) בשעה 4 ו -8, עם מערכות יחסים שליליים חזקים בין אלה ורביעיית C ב 4, 8, 35, ו -38, וקשר חיובי חזק עם חומצה אספרטית (D) ותראונין (T) בעמדות 35 ו -38 בהתאמה. IPDS נוסף קיים בין H, S, D, מוטיב T וטי וG בעמדת **** 10 ו -29 בsubtilis ב **** מדגיש את הטבע המותנה של IPDS אלה - מוטיב tetracysteine ​​לא &#39;טיפול&#39; על הזהויות בשתי העמדות הללו, ואילו H הידרופילי, S, D, שלישיית T דורשת שאריות ספציפיות בתפקידים אלה כמעט לחלוטין. שני מוטיבים עמדה תלויה שונים לחלוטין אלה שאריות יכולים למלא את אותו התפקיד את המכסה ADK. כפי שניתן לראות באיור 6, מקבץ גדול של IPDS, כוללים עמותת 3-צומת בין G (גליצין) בעמדה 132, Y (טירוזין) בעמדה 135, וP (proline) בעמדה 141, גלוי בחזית (איור 6 א). באיור 6, הנוף היה מוטה למצב המשתמש מעט מעל הגליל, חושף IPD בין H (היסטידין) בעמדה 136 וM (מתיונין) בעמדה 29, 107 שאריות רחוקות. מוטיב נגזר HMM PFAM של אותו תחום (איור 2), בינתיים, לא רק שאינו מזהה אלה באופן ספציפי גרסאות מוטיב שיתוף התרחשות, אלא גם מגדיר את הקבוצות הכוללות בתכנית 16 ביולוגי שאינה נתמכת. <img alt="איור 1" src="/files/ftp_upload/52878/52878fig1highres.jpg" width="500" /> ייצוג באיור 1. &quot;רכבת תחתית מפה&quot; של ב &#39; subtilis אדנוזין קינאז מבנה תחום מכסה (ADK). חצים מצביעים IPDS זוהה ביישור PFAM של תחום מכסה ADK ידי StickWRLD. StickWRLD יכול לזהות בצורה נכונה IPDS בתוך o אשכולשאריות F אשר נמצאות בסמיכות בחלבון המקופל. עניין מיוחד הם זוג T ו- G בעמדות 9 ו -29, שרק יוצר IPD כאשר הטטרדה של שאריות ב 4, 7, 24, 27 ולא C, C, C, C). מספרי שאריות המוצגות מייצג B. עמדות יישור PFAM עמדה ולא subtilis. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52878/52878fig1highres.jpg" target="_blank">אנא לחץ כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של דמות זו.</a> <img alt="איור 2" src="/files/ftp_upload/52878/52878fig2highres.jpg" width="700" /> איור 2. Skylign 18 מרקוב דגם מוסתר (HMM) לוגו רצף לתחום מכסה ADK. בעוד הממ הם כלים רבי עוצמה לקביעת הסתברויות בכל עמדה, כמו גם את תרומתו של כל אתר למודל הכללי, עצמאות positional של הממ גורמת להם אינו מתאים לאיתור IPDS. מודל זה אינו מציע כל אחת מתלות ראתה בייצוגי StickWRLD (איור 6). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52878/52878fig2highres.jpg" target="_blank">אנא לחץ כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של דמות זו.</a> <img alt="איור 3" src="/files/ftp_upload/52878/52878fig3.jpg" /> איור 3. Data Loader StickWRLD. משתמשים יכולים לבחור מתוך הנתונים קיימים הדגמה או לטעון נתונים משלהם בצורה של מערכי ה- DNA או רצף חלבון. <img alt="איור 4" src="/files/ftp_upload/52878/52878fig4highres.jpg" width="600" /> איור 4. חלון StickWRLD הבקרה. חלונית הבקרה מאפשרת למשתמש לשנות את מאפייני תצוגה שונים, כמו גם לווסת את סף שליטה בתצוגה של קווי קצה מציינים יחסים בין שאריות (IPDS). בעיגול האדום הם ברירת המחדל, כי בדרך כלל צריך t<html> o להיות מותאם לצפייה הטובה ביותר של כל בסיס הנתונים. ערך השייר קובע את הסף של (מגלה, צפוי) שלשורות מחבר / עמותה נמשכות. הבקרות עבור תוויות טור וכדור לקבוע אם או לא את עמדת הטור וערכי שאריות (למשל, &quot;&quot; לארגינין) מוצגים. מחליפת קצה טור שליטת קו לסירוגין התצוגה של קווי קצה חיבור טורים - עבור ערכות נתונים צפופות זה טוב יותר כבוי. בקרות עובי טור או אם לא הטור עצמו מוצג -. הגדרה זו לערך קטן מאוד (למשל, 0.1) יהיו למתוח קו התחומים בעמודה, שהופכים אותו קל להבחין עמודות מזה <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52878/52878fig4highres.jpg" target="_blank">אנא לחץ כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של דמות זו.</a> <html> &quot;Width =&quot; 600 ghres.jpg &quot;/&gt; איור 5. מבט ראשוני של חלון StickWRLD OpenGL עם ערכת נתוני חלבון Adenylate קינאז תחום מכסה טעונה. נקודת המבט הראשונית נראית &quot;למטה&quot; דרך הגליל המורכב מעמדות יישור רצף. לחץ לחיצה ימני על עכבר וגרירת המשתמש יכול לסובב את הגליל באמצעות עכבר השמאלי לחץ גרירה, וקרב / הרחק משתמש. התצוגה הראשונית היא די צפופה בגלל תצוגת ברירת המחדל מציגה גם שיעורים קטנים של שיתוף אבולוציה. לחלבונים רבים, בהגדרה זו, ניתן להבחין מודולים שונים, אך גם בצפיפות חלבוני התצוגה יכולה להיות פשוט יותר במהירות ובאופן אינטראקטיבי כדי למצוא את IPDS החשוב ביותר באמצעות ממשק StickWRLD מתפתח שיתוף. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52878/52878fig5highres.jpg" target="_blank">אנא לחץ כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של נתון זה.</a> &quot;Width =&quot; 700 ghres.jpg &quot;/&gt; איור 6. מבט Closeup של הדמיה StickWRLD של חלבון תחום מכסה Adenylate קינאז. כאן יש לנו שיניתי את ברירת המחדל של שיורי 0.2. זה מגדיל את הסף לתצוגה של קצוות בין-שאריות, מראה פחות קצוות. הקצוות שנותרו מצביעים IPDS קשור מאוד. בנוסף ההשקפה כבר הסתובבה ודהרה כדי לאפשר צפייה נוחה של הקצוות. () מקבץ גדול של IPDS גלוי בחזית, כולל עמותת 3-צומת בין G (גליצין) בעמדה 132, Y (טירוזין) בעמדה 135, וP (פרולין) בעמדה 141. (ב) התצוגה הייתה מוטה למצב המשתמש מעט מעל הגליל, חושף IPD בין H (היסטידין) בעמדה 136 וM (מתיונין) בעמדה 29, 107 שאריות רחוקות. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52878/52878fig6highres.jpg" target="_blank">אנא לחץ כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של זה דמות.</a><img alt="איור 7" src="/files/ftp_upload/52878/52878fig7.jpg" /> צפה באיור 7. חלון StickWRLD בקרה ימני תחתון מידע. CTRL + הקלקה על אובייקט (למשל, כדור או קצה) בחלון OpenGL מציג את המידע לאובייקט בפינה הימנית התחתונה של חלון StickWLRD הבקרה. כאן אנו רואים את המידע לקצה IPD בין מתיונין בעמדה 29 והיסטידין בעמדה 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.

ושאריות או זיהוי של Interpositional תלות המציין מבני / צמודות תפקודית: אופטימיזציה של חלבונים סינטטיים

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.

לקראת Biomimicking עץ: סרטים מפוברק חופשי עומדים בNanocellulose, ליגנין, וPolycation סינטטי

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.

ייצוב Hepatocellular הפנוטיפ באמצעות משטחים סינטטיים אופטימליים

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.

מתודולוגיה סינתטית למערכות ביו-המצומד Asymmetric Ferrocene נגזרו באמצעות מתודולוגיה המבוססת על שרף שלב מוצקה

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.

הרמת מסך טור זרימה: אופטימיזציה של יעילות ורגישות

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.

הכנת המאפיינים של Thermo-הפיך צולב הגומי Via דילס-אלדר לכימיה

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.

סינתזה של פלטינה וניקל Nanowires ואופטימיזציה לביצועים הפחתת חמצן

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.

מבחן צבע ספוט ככלי הרב, שעורר איתור מהיר של Cathinones סינתטי

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.

אפיון של פולימרים סינתטיים באמצעות מטריקס בסיוע לייזר Desorption יינון שעת הטיסה (MALDI-TOF) ספקטרומטר מסה

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.

שיטה סינתטית נתיישב כדי להשיג Oxyiodide Microspheres ביסמוט פונקציונליים מאוד עבור תהליכי Photocatalytic מים Depuration

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.

מיצוי ליגנין מהיר במיוחד משאריות ליגנוקלולוסיות ים תיכוניות יוצאות דופן

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