Capillary-Scale Monolithic Immunoaffinity Columns for Immunoextraction with In-Line Laser-Induced Fluorescence Detection
Notice bibliographique
Résumé
A bimodal meso/macroporous monolithic silica capillary column containing an entrapped antibody was prepared by a biocompatible sol-gel process and used for nanoflow immunoaffinity chromatography and immunoextraction studies. Stationary phases were prepared by combining the protein-compatible silane precursor diglycerylsilane with an aqueous solution containing 10,000 Da poly(ethylene glycol) and the antibody. An analytical method was developed that was capable of determining both the dissociation constant and binding site content for the anti-fluorescein antibody within the stationary phase. The assay showed that while the antibody residing in macropores was easily removed, approximately 20% of initially loaded antibody remained active and accessible after several washes, consistent with the antibody being entrapped within the mesopores of the sol-gel matrix. The dissociation constants for fluorescein binding to the anti-fluorescein antibody were similar in solution and in the meso/macroporous silica, indicating that the entrapped antibody retained its native conformation within such a matrix. The mixture was loaded into a 250-microm-i.d. fused-silica capillary where the polymer phase separated from the silica followed by gelation of the silica. The capillary-scale immunoaffinity columns could be operated at low back pressure using a syringe pump and were capable of performing chromatographic separations that were dependent on the presence of the antibody within the stationary phase. Such columns could also be operated using in-line laser-induced fluorescence detection. The use of the capillary-scale monolithic columns for on-column immunoextraction and preconcentration is also demonstrated.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».