Enumeration Algorithm for Determination of Binding Constants in Capillary Electrophoresis
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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.
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 ».