CAREER: Deep-UV resonance Raman spectroscopy for detection of protein insertion into lipid vesicles and determination of transmembrane content
职业:深紫外共振拉曼光谱检测蛋白质插入脂质囊泡并测定跨膜含量
基本信息
- 批准号:1151533
- 负责人:
- 金额:$ 60万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:Continuing Grant
- 财政年份:2012
- 资助国家:美国
- 起止时间:2012-07-01 至 2018-06-30
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
This CAREER award by the Chemical Measurement and Imaging (CMI) program supports work by Professor Renee Jiji at the University of Missouri-Columbia to create an innovative research program focused on enhancing structural analysis of transmembrane (TM) proteins using deep-ultraviolet resonance Raman (UVRR) spectroscopy. This research will establish the unique UVRR spectral features of TM proteins and the degree to which solvent exclusion and vibrational coupling over the membrane embedded structural elements play a role in unique resonance enhancement found in the UVRR spectrum of TM proteins. The methods in this proposal will lay the foundation for future structure and functional studies of TM proteins and make the interpretation of the their UVRR spectra more facile. In sum, this research will enable simultaneous resolution of spectral contributions from both solvent accessible and inaccessible regions of TM proteins and the quantification TM protein content, which currently is untenable by a single technique.The broader impacts of this research include outreach programs to provide high school students with the hands-on experience integral to their becoming adept at using scientific instrumentation, and to generate greater interest in chemistry and chemical analysis at the high school level. An initial needs assessment will give an understanding of high school teachers' perceived current needs and iteratively inform the development of hands-on activities. A spectroscopy mini-unit will be designed and implemented to address the assessed needs. Single-day teacher development workshops featuring spectroscopy will increase the teachers' comfort level with scientific and spectroscopic instrumentation while multi-workshops will expand high school students exposures to research instrumentation, highlight applied areas of chemistry, and provide students with stimulating and in depth activities, thereby fostering a greater understanding and interest in chemistry and its professional applications.
化学测量和成像(CMI)计划的职业奖支持密苏里大学哥伦比亚分校的Renee Jiji教授的工作,以创建一个创新的研究计划,专注于使用深紫外共振拉曼(UVRR)光谱法增强跨膜(TM)蛋白的结构分析。这项研究将建立TM蛋白独特的UVRR光谱特征,以及在TM蛋白UVRR光谱中发现的独特共振增强中,膜嵌入结构元素的溶剂排斥和振动耦合发挥作用的程度。该方法将为TM蛋白的结构和功能研究奠定基础,并使其UVRR光谱的解释更加容易。总之,这项研究将能够同时分辨TM蛋白质溶剂可及和不可及区域的光谱贡献,并定量TM蛋白质含量,这是目前无法通过单一技术实现的。这项研究的更广泛影响包括推广计划,为高中生提供实践经验,使他们能够熟练使用科学仪器,并在高中阶段对化学和化学分析产生更大的兴趣。初步需求评估将了解高中教师的感知当前的需求,并反复通知动手活动的发展。将设计和实施一个光谱学微型单元,以满足评估的需求。以光谱学为特色的为期一天的教师发展研讨会将提高教师对科学和光谱仪器的舒适度,而多个研讨会将扩大高中学生对研究仪器的接触,突出化学的应用领域,并为学生提供刺激和深入的活动,从而促进对化学及其专业应用的更大理解和兴趣。
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:
{{ item.doi }} - 发表时间:
{{ item.publish_year }} - 期刊:
- 影响因子:{{ item.factor }}
- 作者:
{{ item.authors }} - 通讯作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ patent.updateTime }}
Renee Jiji其他文献
Multivariate Analysis of Deep Ultraviolet Resonance Raman Spectra: Secondary Structure Determination
- DOI:
10.1016/j.bpj.2011.11.1374 - 发表时间:
2012-01-31 - 期刊:
- 影响因子:
- 作者:
Olayinka Oshokoya;Renee Jiji - 通讯作者:
Renee Jiji
Renee Jiji的其他文献
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:
{{ item.doi }} - 发表时间:
{{ item.publish_year }} - 期刊:
- 影响因子:{{ item.factor }}
- 作者:
{{ item.authors }} - 通讯作者:
{{ item.author }}
相似国自然基金
基于Deep Unrolling的高分辨近红外二区荧光分子断层成像方法研究
- 批准号:12271434
- 批准年份:2022
- 资助金额:46 万元
- 项目类别:面上项目
基于深度森林(Deep Forest)模型的表面增强拉曼光谱分析方法研究
- 批准号:2020A151501709
- 批准年份:2020
- 资助金额:10.0 万元
- 项目类别:省市级项目
面向Deep Web的数据整合关键技术研究
- 批准号:61872168
- 批准年份:2018
- 资助金额:62.0 万元
- 项目类别:面上项目
基于Deep-learning的三江源区冰川监测动态识别技术研究
- 批准号:51769027
- 批准年份:2017
- 资助金额:38.0 万元
- 项目类别:地区科学基金项目
具有时序处理能力的Spiking-Deep Learning(脉冲深度学习)方法研究
- 批准号:61573081
- 批准年份:2015
- 资助金额:64.0 万元
- 项目类别:面上项目
基于语义计算的海量Deep Web知识探索机制研究
- 批准号:61272411
- 批准年份:2012
- 资助金额:80.0 万元
- 项目类别:面上项目
Deep Web数据集成查询结果抽取与整合关键技术研究
- 批准号:61100167
- 批准年份:2011
- 资助金额:20.0 万元
- 项目类别:青年科学基金项目
面向Deep Web的大规模知识库自动构建方法研究
- 批准号:61170020
- 批准年份:2011
- 资助金额:57.0 万元
- 项目类别:面上项目
Deep Web敏感聚合信息保护方法研究
- 批准号:61003054
- 批准年份:2010
- 资助金额:20.0 万元
- 项目类别:青年科学基金项目
基于逻辑强化学习的Deep Web模式匹配研究
- 批准号:61070122
- 批准年份:2010
- 资助金额:32.0 万元
- 项目类别:面上项目
相似海外基金
Development of ultrawide bandgap deep UV photodetectors
超宽带隙深紫外光电探测器的研制
- 批准号:
2902113 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 60万 - 项目类别:
Studentship
SBIR Phase I: A Tunable Deep Ultraviolet (UV)-based Polyfluoroalkyl Substance (PFAS) Destruction Technology for Water Treatment
SBIR 第一阶段:用于水处理的可调谐深紫外线 (UV) 多氟烷基物质 (PFAS) 破坏技术
- 批准号:
2335229 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 60万 - 项目类别:
Standard Grant
Deep-UV Microscopy for Real-Time Adequacy Analysis of Bone Marrow Aspirates
用于骨髓抽吸物实时充分性分析的深紫外显微镜
- 批准号:
10761397 - 财政年份:2023
- 资助金额:
$ 60万 - 项目类别:
Novel laser sources for deep-UV applications
适用于深紫外应用的新型激光源
- 批准号:
2898366 - 财政年份:2023
- 资助金额:
$ 60万 - 项目类别:
Studentship
Bowel Cancer screening using tissue and faecal sample analysis using the Deep-UV-Raman Spectroscopy and Machine Learning Analysis (BODICA II)
使用深紫外拉曼光谱和机器学习分析 (BODICA II) 分析组织和粪便样本进行肠癌筛查
- 批准号:
10067160 - 财政年份:2023
- 资助金额:
$ 60万 - 项目类别:
Collaborative R&D
Molecular and cellular imaging of bone biopsies using AI augmented deep UV Raman microscopy
使用 AI 增强深紫外拉曼显微镜对骨活检进行分子和细胞成像
- 批准号:
10413606 - 财政年份:2022
- 资助金额:
$ 60万 - 项目类别:
Non-polar plane growth of AlGaN nitride semiconductors and its application to deep UV LED
AlGaN氮化物半导体非极性面生长及其在深紫外LED中的应用
- 批准号:
22H01970 - 财政年份:2022
- 资助金额:
$ 60万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
Molecular and cellular imaging of bone biopsies using AI augmented deep UV Raman microscopy
使用 AI 增强深紫外拉曼显微镜对骨活检进行分子和细胞成像
- 批准号:
10657760 - 财政年份:2022
- 资助金额:
$ 60万 - 项目类别:
IIBR Instrumentation: Sub-micrometer Resolution Mass Spectrometry Imaging by Deep-UV Laser Ablation and Post-ionization
IIBR 仪器:通过深紫外激光烧蚀和后电离进行亚微米分辨率质谱成像
- 批准号:
1951447 - 财政年份:2020
- 资助金额:
$ 60万 - 项目类别:
Standard Grant
Establishment of Time Series UV Skin Damage Prediction Methods Based on Deep Learning and Deep State Space Models
基于深度学习和深态空间模型的时间序列紫外线皮肤损伤预测方法的建立
- 批准号:
20K12058 - 财政年份:2020
- 资助金额:
$ 60万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)