MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1969445291 · doi:10.1021/ma0110406

Electrophoretic Separation of Long Polyelectrolytes in Submolecular-Size Constrictions:  A Monte Carlo Study

2002· article· en· W1969445291 sur OpenAlexaff
Frédéric Tessier, Josée Labrie, Gary W. Slater

Notice bibliographique

RevueMacromolecules · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanopore and Nanochannel Transport Studies
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMonte Carlo methodNucleationPolyelectrolyteChemistryChemical physicsMolecular dynamicsStatistical physicsPhysicsComputational chemistryPolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We use a bond-fluctuation Monte Carlo method to study the motion of long polyelectrolytes inside an array of microscopic entropic traps. The molecules are pulled through the array by an electric field and forced into submolecular-size constrictions between the larger trap regions. We numerically solve the Laplace equation inside the structure to obtain realistic field lines for our simulations. We find that the mobility of the molecules increases with molecular size and that the size-separation mechanism relies mainly on the overall deformation of the molecules as they approach the narrow constrictions. We also investigate specific aspects of the separation mechanism, namely the conformational behavior of the molecule, the hernia nucleation process, and the trapping time statistics as a function of molecular size and field strength. Our simulation results for the mobility, the critical hernia nucleation size, the mean trapping time, and the resolution are consistent with the experimental data and model previously published by Han et al. 1,2 Finally, we predict that such microfluidic structures could be used to separate topoisomers bearing the same molecular size.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,201 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations86
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMacromoleculesMême sujetNanopore and Nanochannel Transport StudiesTravaux en français237 207