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Enregistrement W1923101441 · doi:10.1002/bit.25166

A new mixed‐mode model for interpreting and predicting protein elution during isoelectric chromatofocusing

2013· article· en· W1923101441 sur OpenAlexafffund
Derek Yau Chung Choy, A. Louise Creagh, Eric von Lieres, Charles A. Haynes

Notice bibliographique

RevueBiotechnology and Bioengineering · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein purification and stability
Établissements canadiensCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésChromatofocusingIsoelectric pointElutionChemistryIsoelectric focusingChromatographyIonic strengthIon exchangeEquilibrium constantAnalytical Chemistry (journal)Aqueous solutionThermodynamicsIonPhysical chemistryBiochemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Experimental data are combined with classic theories describing electrolytes in solution and at surfaces to define the primary mechanisms influencing protein retention and elution during isoelectric chromatofocusing (ICF) of proteins and protein mixtures. Those fundamental findings are used to derive a new model to understand and predict elution times of proteins during ICF. The model uses a modified form of the steric mass action (SMA) isotherm to account for both ion exchange and isoelectric focusing contributions to protein partitioning. The dependence of partitioning on pH is accounted for through the characteristic charge parameter m of the SMA isotherm and the application of Gouy-Chapman theory to define the dependence of the equilibrium binding constant Kbi on both m and ionic strength. Finally, the effects of changes in matrix surface pH on protein retention are quantified through a Donnan equilibrium type model. By accounting for isoelectric focusing, ion binding and exchange, and surface pH contributions to protein retention and elution, the model is shown to accurately capture the dependence of protein elution times on column operating conditions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,277
Score d'incertitude au seuil0,556

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,200 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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