Digitala Vetenskapliga Arkivet

Ändra sökning
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Decoding Spider Silk: Machine Learning Approaches to Uncovering Property Determinants
Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Biologiska sektionen, Institutionen för cell- och molekylärbiologi, Beräkningsbiologi och bioinformatik.
2024 (Engelska)Självständigt arbete på avancerad nivå (yrkesexamen), 20 poäng / 30 hpStudentuppsats (Examensarbete)
Abstract [en]

Spider silk, renowned for its high performance and biodegradable nature, holds significant promise across various industries seeking alternatives to unsustainable petroleum-based fibres. However, despite advancements in the artificial spinning of spider silk fibres, much remains to be uncovered to achieve both high yield and the exceptional mechanical properties characteristic of native silks.To address this challenge, the study delved into the expression patterns across 291 spider individuals and their silk compositions, aiming to elucidate the factors influencing the toughness, tensile strength, strain at break, and young's modulus of silk fibres. Through comprehensive analysis, the study sheds light on the challenges of conducting quantitative analyses across diverse species. Despite limitations arising from evolutionary distant samples and homologous clustering, the novel analysis method revealed signals of combinatory protein expressions and their impact on the mechanical properties of the silk fibre. The quantitative expression levels appear to contain valuable information when considered alongside protein sequences and motifs within Spidroin proteins, indicating paths for further analysis.The methodology shows promise, and the findings suggest clear directions for future research, paving the way for optimizing silk production and harnessing its full potential in diverse applications. 

Ort, förlag, år, upplaga, sidor
2024. , s. 43
Serie
UPTEC X ; 24035
Nationell ämneskategori
Teknik och teknologier
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:uu:diva-535504OAI: oai:DiVA.org:uu-535504DiVA, id: diva2:1886747
Externt samarbete
SciLifeLab Uppsala
Utbildningsprogram
Civilingenjörsprogrammet i molekylär bioteknik
Handledare
Examinatorer
Tillgänglig från: 2024-08-13 Skapad: 2024-08-04 Senast uppdaterad: 2024-09-19Bibliografiskt granskad

Open Access i DiVA

fulltext(5128 kB)521 nedladdningar
Filinformation
Filnamn FULLTEXT01.pdfFilstorlek 5128 kBChecksumma SHA-512
23f6918853722057daf09897a2bdee536e96d95cc8c1342cb43c84f7e2165ba246107e427b20fa5b2a738f3f58c0e27d9f8892cb5a226a244283f8b71184997d
Typ fulltextMimetyp application/pdf

Av organisationen
Beräkningsbiologi och bioinformatik
Teknik och teknologier

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle Scholar
Totalt: 521 nedladdningar
Antalet nedladdningar är summan av nedladdningar för alla fulltexter. Det kan inkludera t.ex tidigare versioner som nu inte längre är tillgängliga.

urn-nbn

Altmetricpoäng

urn-nbn
Totalt: 1099 träffar
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf