MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2005665706 · doi:10.1021/ma9003067

Optimizing End-Labeled Free-Solution Electrophoresis by Increasing the Hydrodynamic Friction of the Drag Tag

2009· article· en· W2005665706 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueMacromolecules · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueElectrostatics and Colloid Interactions
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDragDrag coefficientMesoscopic physicsLattice Boltzmann methodsElectrophoresisMonomerDrag equationParasitic drag

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We study the electrophoretic separation of polyelectrolytes of varying lengths by means of end-labeled free-solution electrophoresis (ELFSE). A coarse-grained molecular dynamics simulation model, using full electrostatic interactions and a mesoscopic Lattice Boltzmann fluid to account for hydrodynamic interactions, is used to characterize the drag coefficients of different label types: linear and branched polymeric labels as well as transiently bound micelles. It is specifically shown that the label’s drag coefficient is determined by its hydrodynamic size and that the drag per label monomer is largest for linear labels. However, the addition of side chains to a linear label offers the possibility to increase the hydrodynamic size, and therefore the label efficiency, without having to increase the linear length of the label, thereby simplifying synthesis. The third class of labels investigated, transiently bound micelles, seems very promising for the usage in ELFSE, as they provide a significant higher hydrodynamic drag than the other label types. The results are compared to theoretical predictions, and we investigate how the efficiency of the ELFSE method can be improved by using smartly designed drag tags.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,202 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations11
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMacromoleculesMême sujetElectrostatics and Colloid InteractionsTravaux en français237 207