MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2017699026 · doi:10.1021/ac048509q

Enumeration Algorithm for Determination of Binding Constants in Capillary Electrophoresis

2005· article· en· W2017699026 sur OpenAlexaff
Ning Fang, David D. Y. Chen

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Capillary Electrophoresis Applications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryCapillary electrophoresisAnalyteBinding constantConstant (computer programming)ElectrophoresisBiological systemAnalytical Chemistry (journal)ChromatographyBinding site

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With more accurate simulation models and more efficient algorithms becoming available, the binding constants of an affinity interaction can be obtained from much simpler experiments using capillary electrophoresis. With the enumeration algorithm, all possible combinations of the binding constant and the complex mobility in certain ranges that could result in the experimental migration time of an injected analyte are extracted from a 3-D surface, which depicts the migration times resulting from different values of the binding constant and the mobility of the complex formed between the interacting pair, to form a 2-D curve. When the experimental conditions are changed, the analyte migration time will also change. A new 2-D curve can be constructed from another 3-D surface on the basis of the pairs of binding constants and complex mobility values that could result in the new migration time. Because the true binding constant and complex mobility values have to be the same for both experimental conditions under the same temperature, there has to be a point where both 2-D curves will converge. The coordinates of the converging point give the values for a binding constant and a complex mobility that will fit all 2-D curves generated under certain experimental conditions. p-Nitrophenol is used as the analyte, beta-cyclodextrin is used as the additive, and a one-cell model is used to simulate affinity CE. The experimental conditions that can improve the accuracy of the binding constants are 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations14
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnalytical ChemistryMême sujetMicrofluidic and Capillary Electrophoresis ApplicationsTravaux en français237 207