Integration of a PDMS/SU-8/Quartz Microfluidic Chip With a Novel Macroporous Poly Dimethylsiloxane (PDMS) Membrane for Isoelectric Focusing of Proteins Using Whole-Channel Imaging Detection
Notice bibliographique
Résumé
Capillary isoelectric focusing (CIEF) is a high-resolution capillary electrophoresis (CE) technique for separating zwitterionic biomolecules, such as proteins and peptides. In this method, by generating a stable pH gradient along the length of the capillary and under the influence of a constant electric field, samples can be separated according to their different isoelectric points (pI). For identifying the focused zones in CIEF, the whole column imaging detection (WCID) is more reliable than any other single point detection methods since it avoids the need of focused peak mobilization, presenting several advantages such as lower detection time, minimized peak dispersion and consequently higher resolution. Capillary-based IEF-WCID has been invented by Convergent Bioscience Inc. (iCE280 analyzer) for separation of proteins and biomarkers [1–2]. In the iCE280 analyzer, hollow fibers are glued to the capillary to separate electrolytes from the samples and a metal slit with a 65 μm opening is glued to the top of the capillary to improve detection sensitivity by blocking stray light. However, this method has several limitations because of the use of capillary such as low throughput, difficulty to be integrated with other separation modes and low detection sensitivity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».