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. Yazılım Yükleme ve Kurulumu <ol><li> Bir bilgisayar RAM en az 4 Gb Intel i5 ya da daha iyi işlemciye sahip ve Mac OS X veya GNU / Linux (örn Ubuntu) OS çalıştıran kullanın. Buna ek olarak, Python 2.7.6 10 ve wxPython 2.8 11 scipy 12 ve PyOpenGL 13 piton kütüphaneleri gereklidir - indirme ve kendi depolarında her yükleyin. </li><li> İndir <a href="http://www.stickwrld.org" target="_blank">StickWRLD</a> ilgili Python komut tümünü içeren bir zip arşivi olarak. StickWRLD formatına standart FASTA DNA / protein dizi hizalaması dönüştürmek için &quot;fasta2stick.sh&quot; komut indirin. </li><li> Arşiv Özü ve masaüstünde ortaya çıkan StickWRLD klasörünü koydu. Yanı sıra masaüstünde &quot;fasta2stick.sh&quot; komut yerleştirin. </li></ol> 2. Hizalama hazırlayın <ol><li> Herhangi bir stan kullanılarak protein dizilerinin bir hizalamasını oluşturmadard hizalama yazılımı (örneğin ClustalX 14). FAŞTA formatında masaüstüne uyum kaydedin. </li><li> Mac veya GNU / Linux bilgisayarda Terminal uygulamasını açın ve cd ~ / Desktop yazarak ve dönüş basarak masaüstüne (&quot;fasta2stick.sh&quot; kabuk yeri) gidin. Terminalde ./fasta2stick.sh yazarak &quot;fasta2stick.sh&quot; komut dosyasını yürütün. Komut çalıştırmak etmezse, çalıştırılabilir olduğundan emin - + x komut çalıştırılabilir yapmak fasta2stick.sh terminal tipi chmod içinde. </li><li> Girdi dosya adı (yukarıda 1.2 oluşturduğunuz dosyayı) ve istenen çıkış adını belirtmek için komut dosyası tarafından sağlanan ekrandaki yönergeleri izleyin. Masaüstünde (StickWRLD için doğru biçimde artık) çıktı dosyasını kaydedin. </li></ol> 3. StickWRLD başlatma <ol><li> Terminal Applic kullanarak klasörüne StickWRLD yürütülebilir içine gidinMac veya GNU / Linux bilgisayar tirme. Örneğin, StickWRLD klasör terminal masaüstü, cd ~ / Desktop / StickWRLD / exec açıksa. </li><li> Terminal python-32 stickwrld_demo.py yazarak StickWRLD başlatın. </li><li> StickWRLD Veri Yükleyici paneli ekranında (Şekil 3) görünür olduğundan emin olun. </li></ol> 4. Yükleme Veri <ol><li> &quot;Load Protein ...&quot; düğmesine basarak Dönüştürülen protein dizisi hizalama yükleyin. </li><li> Yukarıdaki 3. adımda basın &quot;Aç&quot; oluşturduğunuz dosyayı seçin. (Şekil 5) - StickWRLD &quot;StickWRLD Kontrolü&quot; (Şekil 4) ve &quot;OpenGL StickWRLD&quot; dahil olmak üzere birçok yeni pencereler açacak. </li><li> &quot;- OpenGL StickWRLD&quot; penceresini seçin. Bir &quot;yukarıdan aşağıya varsayılan StickWRLD görselleştirme görüntülemek için&quot; OpenGL &quot;menüsünden&quot; Görünüm Reset &quot;seçinizResizable OpenGL pencere verileri temsil eden silindir boyunca &quot;görünümü .. </li></ol> 5. Görünüm Seçenekleri <ol><li> Sütunlar ve toplar için değerleri görüntülemek için &quot;StickWRLD Control&quot; bölmesinde (Şekil 4) &quot;Sütun Etiketler&quot; ve &quot;Balo Etiketler&quot; için kutularını seçin. </li><li> Sütun kenar çizgileri gizlemek için &quot;StickWRLD Control&quot; bölmesinde &quot;Sütun Kenarlar&quot; kutusunu kaldırın. </li><li> Daha kolay 3D görünüm gezinmek için yapım, sütunlar aracılığıyla ince bir çizgi çizmek için &quot;StickWRLD Control&quot; bölmesinde 0.1 &quot;Sütun kalınlığı&quot; olarak ayarlayın. Basın Değişikliği kabul etmek için geri dönün. </li><li> Sonra görünümü en üst düzeye çıkarmak için &quot;tam ekran&quot; tuşuna basınız, yukarıda adım 5.3 olarak pencereye - &quot;OpenGL StickWRLD&quot; görünümü sıfırlayın. </li></ol> 6. Navigasyon <ol><li> Farenin sol tuşu WHI basılı tutarak 3D StickWRLD ekran döndürmele herhangi bir yönde fareyi hareket ettirerek. </li><li> Yukarı veya aşağı fareyi hareket ederken sağ fare düğmesini basılı tutarak 3D StickWRLD ekranı yakınlaştırma. </li></ol> 7. Bulma interpozisyonel Bağımlılıklar (IPDS) <ol><li> Kaydırma ve Şekil 6&#39;da görüldüğü gibi kenar hatları üzerinden bağlanır hem p ve artanın eşik gereksinimlerini aşan adımı 6. Coevolving artıkları açıklandığı gibi yakınlaştırma ile görünümü göz atın. Kalıntılarını bağlayan çok fazla veya çok az kenarları varsa, Kalıntı değiştirmek (&quot;StickWRLD Control&quot; bölmede) eşik, daha az veya daha fazla kenarları göstermek için. </li><li> Hiçbir IPD kenar çizgileri gösterilmektedir kadar StickWRLD Kontrol Pane üzerinde kalan eşiğini artırmak ve ilişkileri görünür kadar yavaşça aşağı rampa. Eğer incelemek için ilişkilerin yeterli sayıda dek kalıntısını artırarak devam. </li><li> Bir motifi içinde, örneğin bilinen ilgi (biri artıkları içeren ilişkileri tanımlamak ve / veya eğlence bağlayıcıctional Alanı) ya da hizalama içinde birbirine uzak olan kalıntılar () katlanmış protein yakın olduğunu düşündürmektedir </li></ol> 8. Seçme ve Kaydetme Bulgular <ol><li> Ilgi herhangi kenarlarında komutu + sol tıklama kullanarak. (Şekil 7) StickWRLD Kontrol bölmesi &quot;| | (136 H) (G 124)&quot;, örneğin, sütunlar belirtmek ve belirli artıkları bağlayacak. Düz çizgiler pozitif dernekler temsil eder; kesikli çizgiler olumsuz dernekler temsil etmektedir. </li><li> Bir düz metin olarak biçimlendirilmiş dosyayı kaydetmek için &quot;StickWRLD Control&quot; panelinde &quot;Çıktı Kenarları&quot; düğmesine basın (edge_residual.csv) katılan artıkları ve onların gerçek kalıntı değer de dahil olmak üzere görünür kenarları, hepsi Evi / StickWRLD / exec içinde / dizin. </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 başarıyla rho-bağımlı sonlandırıcılar 9 adenilat Kinaz Kapak alanı 16 örneğin IPDS yanı sıra, ilgili DNA bazları tanımlamak için kullanılır, ve arkeal tRNA intron endonükleaz 6 hedef sitelere yeni bir birleşme yeri yerinde özgüllük edilmiştir. Bu IPDS hizalamalara doğrudan muayene yoluyla saptanabilir değildi. StickWRLD her bir küre 20 amino asit kalıntısı ve kürenin büyüklüğü birini temsil eder 20 &quot;alanları&quot;, bir sütun gibi bir uyum her bir konumunu göstermesi sütun içinde, söz konusu tortu oluşma frekansı (Şekil 4) gösterir. Kolonlar (IPD gösteren) kenar çizgileri farklı sütunlar artıkları bağlama ile bir silindir şeklinde düzenlenmiştir. Eşikleri - İlgili artıkları p-değeri (anlamlılık) ve kalıntı (gözlenen beklenen) hem de aşarak bir frekansta covarying eğer bu kenar çizgileri sadece çizilir. DNA veya protein dizisi uyum uzak bölgelerinde eş meydana bağımlı artıkları veya IPDS, tespiti, standart dizi hizalama araçlarını kullanarak 6 zordur. Bu tür araçlar uzlaşma, ya da motif, diziyi oluşturmak iken, bu konsensüs birçok durumda basit çoğunluk kuralı ortalama ve bir veya daha fazla alt-motiflerini oluşturabilir Kovaryas ilişkileri ifade etmez - co-gelişmeye eğilimindedir kalıntıların grupları. Komşu bağımlılıkları saptayabilen bile SMM modelleri, uzak IPDS 5 ile olamaz doğru modeli dizisi motifleri. ve aslında, en uygun olmayabilir bu hesaplama konsensüs göre işlenmiş protein - sonucu hesaplanan konsensüs aslında doğada bulunmayan &quot;Sentetik&quot; dizisi olmasıdır. Aslında, ADK için Pfam SMM H Tetracysteine ​​motifi yarısını ve yarım içeren bir kimerik protein, S, D, T motifi, işlevsel gibi kabul edilebilir olduğunu öneririmHerhangi aslında varolan ADK olarak. Bu tür kimeralardır (ve bu motiflerin diğer birçok Blendings) katalitik 4.19 ölü mısınız gibi bu durum böyle değil. Korelasyon ararken o artık eşik herhangi kenarlar görülür ve sonra yavaş yavaş geri aşağı eşiği edinmiş hangi seviyesinden eşiği ayarlayarak, ilgili korelasyon keşfine olanak sağlamak için ayarlanabilir olması önemlidir. Bu, sadece en önemli kenarları, ilk olarak temin eder. Alternatif bir yaklaşım son derece düşük ayarlanmış artık eşik başlamaktır. Bu, tüm önemli kenarları ekranda sonuçlanır. Buradan artık eşik yavaş yavaş desenler ortaya dek kenarları bırakma için izin artırılabilir. Belirli düğümleri (örneğin, etki alanı bilginin uygulama) dahil ararken bu yaklaşım daha az yararlı olmakla birlikte, bir vis olarak StickWRLD kullanırken beklenmedik ilişkilerin keşfedilmesine olanak sağlarual analitik araç veri görselleştirme ortaya çıkan desenleri keşfetmek. StickWRLD o görüntüleme cihazı çözünürlüğü yanı sıra çalıştığı sistemin kullanılabilir bellek öncelikle sınırlıdır. Orada StickWRLD inceleyebilirsiniz veri noktaları sayısında herhangi bir teorik sınırı ve pratikte test edilmiştir 20,000 pozisyonlara kadar dizileri iken StickWRLD 1000 civarında pozisyonlara kadar dizileri ile en iyi performans. StickWRLD birincil avantajı, bir diğeri ile covary kalıntıların gruplarını tanımlamak için yeteneğinde yatmaktadır. Bu basit bir istatistiksel ortalama ve dikkate Birlikte evrimin varlığını almaz istatistiksel konsensüs dizisinin, geleneksel yaklaşımın üzerinde önemli bir avantajdır. Bazı durumlarda covarying artıkları sadece phylogeny bir dışlayıcı olabilir, hatta bu artıklar &quot;seçimi test&quot; dayanmış ve bu şekilde functiona düşürmek olası değildir varHerhangi bir proteinin vasıflı onları dahil etmek tasarlanmıştır. Hata olasılığını azaltmak ve fonksiyon hızlı optimizasyonu destekleyecek önceden ürünler, sentetik türevleri için kanonik DNA veya protein sekansı, konsensüs / motifi IPDS tespit etmek StickWRLD kullanırken, StickWRLD genelleştirilmiş bir korelasyon tanımlama aracı olarak kullanılabileceği unutulmamalıdır ve Protein veri özel olarak sınırlı değildir. Görsel olarak herhangi bir uygun şekilde kodlanmış veri kümesindeki herhangi bir değişken eş durum oluşmasına şehrinde StickWRLD kullanılabilir.

Protein hizalamaları uzun protein ailesinin kalıntıların benzerlik değerlendirmek için kullanılmıştır. Bir protein (örneğin katalitik veya diğer bağlayıcı siteler) Sık en ilginç özellikleri temas lineer bir dizinin uzak bölge getiren proteinlerin katlanmasında sonucudur, ve sonuç olarak aynı hizada, bu görünüşte olmayan bölgeler gelişmeye ve değiştirme eğilimi koordineli bir moda. Diğer durumlarda, bir proteinin işlevi elektrostatik imza bağlı olabilir, ve elektronik dipol etkileyen mutasyonlar uzak yüklü kalıntıların değişiklikler tarafından telafi edilir. Allosterik etkileri de kalıntı kimlikler arasında uzun menzilli sıralı ve mekansal bağımlılıkları uyarabilir. Kökenine bakılmaksızın, kalıntıların bu işlevsel gerekli covariations - arası pozisyonel bağımlılıklar (IPDS) - uyum (Şekil 1) görsel muayene ile belirgin olmayabilir. IPDS tanımlanması - hem itibariyleBu pozisyonlarda içinde belirli artıkları bir birim olarak covary eğilimi hangi - protein katlanması süreçleri ve fonksiyonel siteler oluşumu hakkında önemli ipuçları ortaya çıkarabilir. Bu bilgiler daha sonra termo ve aktivite açısından, sentetik (işlenmiş) proteinleri optimize etmek için kullanılabilir. Uzun uzlaşma yönünde tüm nokta mutasyonları geliştirilmiş kararlılık veya aktivitesini sağlamaz olduğu bilinmektedir. Daha yakın zamanda, proteinleri, nokta mutasyonlar 3 stabilize fikrine içindeki (hazırlama yazısı) sıkı bir konsensüs 1,2 tasarlanmış aynı proteinin, daha büyük bir etkinlik ile sonuçlandığı gösterilmiştir sekansının bilinen IPDS yararlanmak için tasarlanmıştır. Ne yazık ki, geleneksel görüş birliği oluşturma modelleri (örneğin, çoğunluk kuralı) Sadece kaza IPDS yakalamak. Konsensus ve Görevi Özgül Puanlama Matrisi yöntemleri IPDS cahil ve sadece &#39;doğru&#39; modelleri, bağımlı artıkları ekleyeneetti bu pozisyonlar için en popüler artıkları bulunmaktadır. Markov Zinciri modelleri bunlar sırayla yakın, ama onların tipik uygulama anında sıralı komşuları dışında her şeyi yok sayar, hatta onların en iyi, Saklı Markov Modeli hesaplamaları (Şekil 2) ne zaman IPDS yakalama bağımlılıkları daha tarafından sırayla ayrılan zaman inatçı olabilir Bir düzine kadar 4 konumlandırır. Bu IPDS esasen basit bir &quot;çoğunluk kuralı&quot;, hatta HMM tabanlı konsensüs modelleri tarafından tahmin edilemez &quot;alt motifleri&quot; oluştururlar beri 5,6 sonucu doğada sadece hiç görmedim ama bir biyolojik geçersiz &quot;uzlaşma&quot; olabilir düşüldükten kaybolmamış proteinden daha canlı. Böyle Gremlin 7 olarak Markov Rasgele Fields, dayalı sistemler, bu sorunların üstesinden gelmek için çalışırlar. Böyle bitişik olmayan rekombinasyon 3,8 olarak gelişmiş biyokimyasal / biyolojik teknikler ide için kullanılabilir Ayrıca süreBölgelere göre ntify temel protein elemanları, onlar tek baz çifti hassas ulaşılacak için önemli bir zaman ve tezgah çalışma gerektirir. StickWRLD 9 IPDS net ve kolay anlaşılır hale getiren bir protein uyum etkileşimli 3D temsilini oluşturur bir Python tabanlı bir programdır. Hizada her pozisyon, her sütun küreler bir yığın, hizalama içinde bu pozisyonda mevcut olabilir 20 amino asitlerin her biri için oluşan ekranda bir sütun, olarak temsil edilir. küre boyutu, kullanıcı, hemen konsensüs artığı ya da sadece kürelerin boyutu bakarak bu konumda içindeki amino asitlerin nispi dağılımını toplamaktadır öyle ki bir amino asidin bir olayda, frekansına bağlıdır. Her pozisyon temsil sütunlar bir silindir etrafına sarılır. Bu, açık bir &#39;görüş hattı&#39; hizada her pozisyonda olası bir amino asidi temsil her küre verirher pozisyonda her bir diğer amino asit olasılığı. Görselleştirme önce StickWRLD IPDS 9 tanımlamak için kalıntılarının olası tüm kombinasyonları arasındaki korelasyon gücünü hesaplar. IPDS temsil etmek, çizgiler de coevolving olan kalıntıları arasındaki çizilir pozisyonlarında mevcut kalıntılar (IPDS) bağımsız olduğu takdirde beklenebilecek olana göre daha yüksek ya da daha düşüktür. Sadece dizi pozisyonları evrimsel etkileşim bu görselleştirme gösterisi yapar, ancak IPD kenar çizgileri her sütunda amino asit küreler arasında çizilmiş gibi, kullanıcının hızlı spesifik amino asitler, her pozisyonda coevolving eğilimindedir belirleyebilirsiniz. Kullanıcı döndürmek ve görsel IPD yapısını keşfetmek, hem de dinamik olarak StickWRLD IPDS için güçlü bir keşif aracı yapma korelasyon ekran, kontrol istatistiksel eşikleri değiştirme yeteneğine sahiptir. Böyle gremlin 7 simil gibi uygulamalararly artıkları arasındaki karmaşık ilişki bilgilerini görüntülemek - ancak bu ilişkilerin herhangi bir koşullu ilişkileri belirlemek için tasarlanmış değildir daha geleneksel Markov modelleri yoluyla hesaplanır. Bu nedenle, bu 2 boyutlu çıkıntılar olarak görünür olma yeteneğine sahiptir. Buna karşılık, StickWRLD hesaplamak ve 2D grafikte (kenar tıkanıklığı olarak bilinen bir fenomen) olarak işlenen takdirde karartılmış olabilir çok düğümlü koşullu bağımlılıkları, görüntüleyebilirsiniz. StickWRLD 3D görünümü de diğer birçok avantajı vardır. Döndürme, kaydırma, yakınlaştırma ve - - daha kolay StickWRLD 3D silindir içinde görülebilir Karartılmış veya 2B temsil unintuitive olabilir özellikleri kullanıcıların görsel işlemek için izin vererek. StickWRLD esas desenleri ve eğilimleri görmek için insan beyninin örüntü tanıma yeteneği gücünü görsel analiz aracı ve çeşitli açılardan verileri incelemek yeteneği kendisi bu ödünç olduğunu.

<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

Protein hizalamaları yaygın protein artıkları benzerliğini değerlendirmek için kullanılır ve elde edilen konsensüs sekansı fonksiyonel birimleri (örneğin, etki) belirlenmesi için kullanılır. Evrim boyunca ve phylogentic ağacın üzerinde aynı anda görünür eğilimindedir kalıntıların işlevsel gerekli Kovaryas - Geleneksel görüş birliği oluşturma modelleri interpozisyonel bağımlılıkları hesaba başarısız. Bu ilişkiler, protein katlanması, ısı ve sırayla sentetik proteinlerin mühendislik bilgilendirmek için kullanılabilecek fonksiyonel siteler, oluşum süreçleri hakkında önemli ipuçları ortaya çıkarabilir. Ne yazık ki, bu ilişkiler esasen basit bir &quot;çoğunluk kuralı&quot;, hatta HMM tabanlı konsensüs modelleri tarafından tahmin edilemez alt motifleri oluşturur ve sonuç doğada sadece hiç görmedim ama daha az canlı bir biyolojik geçersiz &quot;uzlaşma&quot; olabilir Herhangi bir kaybolmamış proteinden daha. Biz bir Visual geliştirdikaçıkça bir protein uyum etkileşimli 3D temsilini oluşturur ve alytics aracı, StickWRLD, artıkları covarying görüntüler. Kullanıcı pan ve zoom, hem de dinamik olarak kovaryantları belirlenmesini temel istatistiksel eşiği değiştirmek için yeteneği vardır. StickWRLD daha önce başarılı bir şekilde, adenilat kinaz olarak ve bu endonükleaz, hedef siteleri gibi DNA dizileri proteinlerdeki işlevsel gerekli covarying tortularını tanımlamak için kullanılmıştır.

StickWRLD hem DNA, 3 ve protein 15-17 hizalamaları kalıntıları arasında interpozisyonel bağımlılıkları (IPDS) tespit etmek için daha önce kullanılmıştır. Bu ko-gelişen tortuları, sekans hizalama genelde birbirinden uzak ise, genellikle, katlanmış protein birbirine yakın bulunmaktadır. StickWRLD, bu bölgelerde Tortu özgü ortak bir olayda hızlı bir şekilde keşfedilmesine olanak sağlar, örneğin., Bir pozisyonda bir alanin &quot;x&quot; güçlü &quot;y&quot; pozisyonda bir treonin ile korele edilir. Bu tür korelasyon kanıtlanabilir yapısal ilişkilerin göstergesi olabilir ve genellikle zorunlu olarak, eş-evrim, sitelerdir. StickWRLD daha &quot;geleneksel&quot; motifleri başarısız açıklamak için HMM&#39;ler kullanarak yaklaşımları bile bu ilişkileri tespit edebiliyor. Örneğin, StickWRLD kullanarak ADK kapak alanının PFAM uyum analizi pozisyonlarında 4 de sisteinlerin (C) ve 8 ve koordineli arasında güçlü bir pozitif korelasyon ortaya koymaktadırAynı zamanda, pozisyonlar 35 ve 38 de C çift StickWRLD, 4 ° C&#39;de, bu ve C dörtlü arasındaki güçlü bir negatif ilişkiler, 4 ve 8 histidin (H) ve serin (S) arasında benzer bir güçlü bir pozitif ilişki gösterdi 8, 35 ve 38 ve bu sıraya göre aspartik asit (D), ve pozisyonları 35 treonin (T) ve 38 ile güçlü bir pozitif ilişki. Ek IPDS bu IPDS koşullu doğasını vurgulayarak **** b subtilis pozisyon **** 10 ve 29 de H, S, D, T motifi ve T ve G arasında mevcut - Tetracysteine ​​motifi &#39;bakım&#39; değil Bu iki pozisyonda kimlik yaklaşık hidrofilik H ise, S, D, T üçlü hemen kesinlikle bu pozisyonlarda belirli artıklarını gerektirmektedir. Bu iki tamamen farklı pozisyon bağımlı kalıntı motifleri aynı role ADK kapağını yerine getirebilir. Pozisyon 132, Y, pozisyon 135 de (tirozin) ve P (proli de G (glisin) arasında bir 3-düğümlü esas olmak üzere, Şekil 6, IPDS büyük bir küme, görülebileceği gibi,ne) pozisyonunda 141 at) ön (Şekil 6A görünür. Şekil 6B yılında görünüm pozisyon 136 ve pozisyon 29 de bir M (metionin), 107 artıkları uzak bir H (histidin) arasında bir IPD ortaya hafifçe silindir üzerinde kullanıcıya konumlandırmak için çarpık olmuştur. Aynı etki (Şekil 2) ihtiva eden bir PFAM HMM türetilmiş motifi, bu arada, spesifik olarak eş ortaya çıkan motif varyantları, bu tespit etmez değil, aynı zamanda, biyolojik olarak desteklenmeyen Şema 16 Genel grupları tanımlar. <img alt="Şekil 1" src="/files/ftp_upload/52878/52878fig1highres.jpg" width="500" /> B. Şekil 1. &quot;Subway Harita&quot; temsil subtilis Adenozin Kinaz (ADK) kapak alanı yapısı. Oklar StickWRLD tarafından ADK Kapak alanının PFAM hizada tanımlanan IPDS göstermektedir. StickWRLD doğru bir küme içinde o IPDS tespit edebiliyorkatlanmış protein yakın f artıkları. Özellikle ilgi çekici olan 4, 7, 24, ve 27 de kalıntılarının tetradı, C grubu: C, C, C) yalnızca IPD oluşturan pozisyonlar 9 ve 29 de T ve G çifti vardır. Kalıntı numaraları görüntülenir B. temsil subtilis pozisyon ve PFAM hizalama pozisyonları. <a href="https://jove.unicartagenaproxy.elogim.com/files/ftp_upload/52878/52878fig1highres.jpg" target="_blank">Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a> <img alt="Şekil 2," src="/files/ftp_upload/52878/52878fig2highres.jpg" width="700" /> De˘gerleri SMM&#39;lerin genel modele her sitenin katkısı yanı sıra her pozisyonda olasılıkları belirlemek için güçlü araçlar iken ADK kapak etki alanı için Şekil 2. Skylign 18 Saklı Markov Modeli (SMM) Sıra Logo., SMM&#39;lerin pozisyonel bağımsızlığı bunları yapar IPDS tespit edilmesi için uygun değildir. Bu model hiçbir işaret yokStickWRLD temsilleri (Şekil 6) görüldü bağımlılıkları. <a href="https://jove.unicartagenaproxy.elogim.com/files/ftp_upload/52878/52878fig2highres.jpg" target="_blank">Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a> <img alt="Şekil 3," src="/files/ftp_upload/52878/52878fig3.jpg" /> Şekil 3. StickWRLD Veri Yükleyici. Kullanıcılar mevcut demo verilerinden seçebilir veya DNA veya protein dizisi saflaşma şeklinde kendi verilerini yükleyebilirsiniz. <img alt="Şekil 4," src="/files/ftp_upload/52878/52878fig4highres.jpg" width="600" /> Şekil 4. StickWRLD Denetimi penceresi. Kontrol bölmesi kullanıcı çeşitli görünüm özelliklerini değiştirmek yanı sıra artıkları (IPDS) arasındaki ilişkileri gösteren kenar çizgilerinin görünümünü kontrol eşikleri düzenleme sağlar. Genellikle t ihtiyaç varsayılan kırmızı olan daire<html> o herhangi bir veri kümesi en iyi görüntüleme için ayarlanabilir. Kalıntı değer konektörü / dernek hatları çizilmiş olan için (beklenen gözlenen) eşiği ayarlar. Kolon ve top etiketler için kontroller sütun pozisyon ve kalıntı değerleri (örneğin, arginin için &quot;A&quot;) görüntülenir olup olmadığını kontrol eder. Ve sütunları bağlayan kenar çizgilerinin ekranda kapalı Sütun Kenar Çizgisi kontrol geçiş yapar - yoğun veri kümeleri için bu daha iyi kapalıdır. Görüntülenen Sütun Kalınlığı kontrolleri sütun kendisi olsun veya olmasın -. Çok küçük bir değere bu ayarı (örneğin, 0.1) kolay birbirlerinden sütunları ayırmak için yapım sütundaki küreler bir çizgi çekecek <a href="https://jove.unicartagenaproxy.elogim.com/files/ftp_upload/52878/52878fig4highres.jpg" target="_blank">tıklayınız Bu rakamın büyük bir versiyonunu görmek için.</a> <html> ghres.jpg &quot;width =&quot; 600 &quot;/&gt; Yüklenen Adenilat Kinaz kapak alanı protein veri seti ile StickWRLD OpenGL penceresinde Şekil 5. Başlangıç ​​görünümü. İlk perspektif sıra hizalama pozisyonları oluşan silindir ile &quot;aşağı&quot; görünüyor. Kullanıcı sol fare tıklaması sürükleyin kullanarak silindiri döndürün ve kullanma / uzaklaştırma yapabilirsiniz sağ fare tıklama sürükleyin. Varsayılan görüntü ko-evrim hatta küçük oranlarını göstermektedir, çünkü ilk görünümü oldukça yoğundur. Birçok protein için, bu ayarda, farklı modüller, ancak bu bile yoğun işbirliği gelişen ekran hızlı ve etkileşimli StickWRLD arabirimini kullanarak en önemli IPDS bulmak için basitleştirilmiş olabilir proteinler. Tespit edilebilir <a href="https://jove.unicartagenaproxy.elogim.com/files/ftp_upload/52878/52878fig5highres.jpg" target="_blank">büyük halini görmek için tıklayınız Bu rakam.</a> ghres.jpg &quot;width =&quot; 700 &quot;/&gt; Şekil 6. Adenilat Kinaz kapak alanı protein StickWRLD görselleştirme Closeup görünümü. Burada 0.2 Kalan varsayılan değişti. Bu, daha az kenarları gösteren arası kalıntı kenarların görüntülenmesi için eşiğini yükseltir. kalan kenarları kuvvetli birleşik IPDS göstermektedir. Ayrıca görünüm döndürülebilir ve kenarları daha kolay görüntüleme için izin vermek için uzaklaştırdınız edilmiştir. (A) IPDS büyük bir küme pozisyonunda 132 at G (glisin) arasında bir 3-düğüm dernek de dahil olmak üzere, ön planda görünür, pozisyon 141. (B) Y konumundaki 135 (tirozin) ve P (prolin) görünümü 29 107 artıkları uzak pozisyonda pozisyon 136 ve bir M (metionin) bir H (histidin) arasında bir IPD ortaya hafifçe silindir üzerinde kullanıcıya konumlandırmak için çarpık olmuştur. <a href="https://jove.unicartagenaproxy.elogim.com/files/ftp_upload/52878/52878fig6highres.jpg" target="_blank">Bu büyük halini görmek için tıklayınız rakam.</a><img alt="Şekil 7," src="/files/ftp_upload/52878/52878fig7.jpg" /> Şekil 7. StickWRLD Denetimi penceresi sağ alt bilgi görünümü. OpenGL penceresinde bir nesne (örneğin, küre veya kenar) CTRL + Sol tıklama StickWLRD Kontrol penceresinin sağ alt nesnenin bilgileri görüntüler. Burada pozisyon 29 bir metionin arasında bir IPD kenarı için bilgi ve pozisyon 136 de bir histidin bakın.

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.

Sentetik Proteinlerin Optimizasyon: interpozisyonel bağımlılıklar belirlenmesi Yapısal belirten ve / veya Fonksiyonel Bağlantılı tortular

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

Universidad de Cartagena UDEC

Research

JoVE Journal

Chemistry

7.2K Görüntüleme.  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

Qualitative Identification of Carboxylic Acids, Boronic Acids, and Amines Using Cruciform Fluorophores

Molecular cruciforms are X-shaped systems in which two conjugation axes intersect at a central core. If one axis of these molecules is substituted with electron-donors, and the other with electron-acceptors, cruciforms&#39; HOMO will localize along the electron-rich and LUMO along the electron-poor axis. This spatial isolation of cruciforms&#39; frontier molecular orbitals (FMOs) is essential to their use as sensors, since analyte binding to the cruciform invariably changes its HOMO-LUMO gap and the associated optical properties. Using this principle, Bunz and Miljani&#263; groups developed 1,4-distyryl-2,5-bis(arylethynyl)benzene and benzobisoxazole cruciforms, respectively, which act as fluorescent sensors for metal ions, carboxylic acids, boronic acids, phenols, amines, and anions. The emission colors observed when these cruciform are mixed with analytes are highly sensitive to the details of analyte&#39;s structure and - because of cruciforms&#39; charge-separated excited states - to the solvent in which emission is observed. Structurally closely related species can be qualitatively distinguished within several analyte classes: (a) carboxylic acids; (b) boronic acids, and (c) metals. Using a hybrid sensing system composed from benzobisoxazole cruciforms and boronic acid additives, we were also able to discern among structurally similar: (d) small organic and inorganic anions, (e) amines, and (f) phenols. The method used for this qualitative distinction is exceedingly simple. Dilute solutions (typically 10-6 M) of cruciforms in several off-the-shelf solvents are placed in UV/Vis vials. Then, analytes of interest are added, either directly as solids or in concentrated solution. Fluorescence changes occur virtually instantaneously and can be recorded through standard digital photography using a semi-professional digital camera in a dark room. With minimal graphic manipulation, representative cut-outs of emission color photographs can be arranged into panels which permit quick naked-eye distinction among analytes. For quantification purposes, Red/Green/Blue values can be extracted from these photographs and the obtained numeric data can be statistically processed.

Cross-conjugated cruciform fluorophores based on 1,4-distyryl-2,5-bis(arylethynyl)benzene and benzobisoxazole nuclei can be used to qualitatively identify diverse Lewis acidic and Lewis basic analytes. This method relies on the differences in emission colors of the cruciforms that are observed upon analyte addition. Structurally closely related species can be distinguished from each other.

Karboksilik Asitler, Boronik Asitler ve Aminler nitel Kimlik haç fluorophores kullanarak

Molecular cruciforms are X-shaped systems in which two conjugation axes intersect at a central core. If one axis of these molecules is substituted with ...

Kimya

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.

Nanocellulose, Lignin Fabrikasyon Serbest duran Filmler ve Sentetik polikatiyon: Biomimicking Wood Doğru

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.

Optimize Sentetik Yüzeyler Hepatosellüler Fenotip kullanma Stabilize

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

Diffuse Reflectance Infrared Spectroscopic Identification of Dispersant/Particle Bonding Mechanisms in Functional Inks

In additive manufacturing, or 3D printing, material is deposited drop by drop, to create micron to macroscale layers. A typical inkjet ink is a colloidal dispersion containing approximately ten components including solvent, the nano to micron scale particles which will comprise the printed layer, polymeric dispersants to stabilize the particles, and polymers to tune layer strength, surface tension and viscosity. To rationally and efficiently formulate such an ink, it is crucial to know how the components interact. Specifically, which polymers bond to the particle surfaces and how are they attached? Answering this question requires an experimental procedure that discriminates between polymer adsorbed on the particles and free polymer. Further, the method must provide details about how the functional groups of the polymer interact with the particle. In this protocol, we show how to employ centrifugation to separate particles with adsorbed polymer from the rest of the ink, prepare the separated samples for spectroscopic measurement, and use Diffuse Reflectance Fourier Transform Infrared Spectroscopy (DRIFTS) for accurate determination of dispersant/particle bonding mechanisms. A significant advantage of this methodology is that it provides high level mechanistic detail using only simple, commonly available laboratory equipment. This makes crucial data available to almost any formulation laboratory. The method is most useful for inks composed of metal, ceramic, and metal oxide particles in the range of 100 nm or greater. Because of the density and particle size of these inks, they are readily separable with centrifugation. Further, the spectroscopic signatures of such particles are easy to distinguish from absorbed polymer. The primary limitation of this technique is that the spectroscopy is performed ex-situ on the separated and dried particles as opposed to the particles in dispersion. However, results from attenuated total reflectance spectra of the wet separated particles provide evidence for the validity of the DRIFTS measurement.

Formulation of stable, functional inks is critical to expanding the applications of additive manufacturing. In turn, knowledge of the mechanisms of dispersant/particle bonding is required for effective ink formulation. Diffuse Reflectance Fourier Transform Infrared Spectroscopy (DRIFTS) is presented as a simple, inexpensive way to gain insight into these mechanisms.

Fonksiyonel Mürekkepleri Dağıtıcı / Parçacık Bağlar Mekanizmalarının Yansıtma Kızılötesi Spektroskopik Tanımlama Diffüz

In additive manufacturing, or 3D printing, material is deposited drop by drop, to create micron to macroscale layers.  A typical inkjet ink is a colloidal ...

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.

Akış Sütun Perde: Verimliliği ve Duyarlılık Optimizasyonu

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.

Termo-tersinir Çapraz bağlı Lastik Via Diels-Alder Kimya hazırlanması ve Özellikleri

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.

Platin-nikel Nanowires ve oksijen azaltma performansı için en iyi duruma getirme sentezi

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.

Renk sentetik Cathinones hızlı tespiti için meşru bir araç olarak nokta testi

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.

Matris ile sentetik polimerler karakterizasyonu Lazer Desorpsiyon iyonlaşma zaman uçuş (MALDI-TOF) kütle spektrometresi destekli

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.

Bizmut Oxyiodide mikroküreler çok fonksiyonel su Depuration Fotokatalitik işlemleri için elde etmek için bir Facile sentetik yöntemi

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