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Enregistrement W2006848141 · doi:10.1115/icnmm2011-58165

Study of the Effect of Electrophoresis on Transport of Biomolecules in Microreactors

2011· article· en· W2006848141 sur OpenAlexaff
Sina Jomeh, Mina Hoorfar

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Capillary Electrophoresis Applications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectric fieldMicroreactorElectrophoresisBiomoleculeSpace chargeCharge (physics)Charge densityAdsorptionChemical physicsElectrostaticsChemistryField (mathematics)Surface chargeDilutionAnalytical Chemistry (journal)MechanicsMaterials scienceNanotechnologyThermodynamicsChromatographyPhysicsPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effect of electrophoresis (i.e., applying uniform electric field to use the natural charge of particles) on the transport of a sample (like biomolecules) in active microreactors is numerically investigated. Navier-Stokes equations are solved along with the equations of electrostatics, species mass transport in the buffer and chemical reaction kinetics at reactive surfaces. Unlike previous studies, in which the effect of the charge of the sample bulk on the electric field has been neglected (i.e., the assumption of electroneutrality), here space charge density is assumed to be nonzero. As a result, the governing equations become fully coupled. The efficiency of the microreactor device is analyzed for two different geometries commonly used in biomolecule separation (i.e., open channel and microcylinders). It is shown that the electroneutrality assumption can drastically influence the final adsorbed concentration depending on the device configuration. Average adsorbed surface concentration is compared for each case as a measure of the performance of the device. The plots depicting the influence of the electric field and nonzero space charge density on the bulk concentration profile and the velocity field are also presented and discussed.

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)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,182 · 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
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

Citations0
Publié2011
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Résumé présentoui

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