MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1967085949 · doi:10.1021/ac035372f

Factors Affecting the Temporal Stability of Semipermanent Bilayer Coatings in Capillary Electrophoresis Prepared Using Double-Chained Surfactants

2004· article· en· W1967085949 sur OpenAlexafffund
Mahmoud M. Yassine, Charles A. Lucy

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Capillary Electrophoresis Applications
Établissements canadiensAlberta Glycomics CentreUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésChemistryCoatingCapillary actionBuffer (optical fiber)Capillary electrophoresisBilayerCationic polymerizationChromatographyAdsorptionIonic strengthChemical engineeringReproducibilityAnalytical Chemistry (journal)Composite materialPolymer chemistryOrganic chemistryMembraneAqueous solutionMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Surfactants such as didodecyldimethylammonium bromide (DDAB) adsorb onto fused-silica capillaries to form semipermanent bilayer coatings. However, such coatings must be regenerated between runs to maintain efficiency and reproducibility. In this paper, chemical and physical factors affecting the stability of DDAB coatings are investigated. Chemical factors such as ionic strength and the nature of the buffer anion (e.g., from acetate to phosphate), which decrease the critical micelle concentration of DDAB, improve the coating stability. Increasing buffer pH also increases the coating stability. Finally, reducing the capillary diameter and reducing the volume of buffer flushed through the capillary enhance the coating stability. Using 50 mM acetate, pH 5.0, in a 25-microm-i.d. capillary, cationic proteins were separated with efficiencies of 1.05 million plates/m and a run-to-run migration time reproducibility of 0.6-0.8% RSD for 10 successive runs without regeneration of the DDAB coating between runs.

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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,749

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations74
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnalytical ChemistryMême sujetMicrofluidic and Capillary Electrophoresis ApplicationsTravaux en français237 207