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Enregistrement W2018024369 · doi:10.1021/ac070412r

Quantitative Analysis of Systematic Errors Originated from Wall Adsorption and Sample Plug Lengths in Affinity Capillary Electrophoresis Using Two-Dimensional Simulation

2007· article· en· W2018024369 sur OpenAlexfundno aff
Ning Fang, Jiangwei Li, Edward S. Yeung

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Capillary Electrophoresis Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBasic Energy SciencesUniversity of British ColumbiaIowa State UniversityU.S. Department of Energy
Mots-clésCapillary electrophoresisChemistryAdsorptionCapillary actionDesorptionKinetic energyChromatographyAnalytical Chemistry (journal)ElectrophoresisLangmuir adsorption modelSpark plugThermodynamicsPhysical chemistryPhysicsClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two-dimensional (2D) simulation of capillary electrophoresis is developed to model affinity interaction and wall adsorption simultaneously. Finite difference schemes are used to evaluate the mass-transfer equation in cylindrical coordinates. A Langmuir second-order kinetic law is applied to regulate the wall adsorption and desorption processes. Contributions from the simulation parameters are investigated extensively, and parameters for accurate and efficient simulation are identified. With the 2D model, capillary zone electrophoresis and affinity capillary electrophoresis (ACE) in the presence of strong or weak wall adsorption are simulated to elucidate peak distortions. Finite sample injection length/amount and wall adsorption that lead to systematic errors in the estimated binding constants in ACE are quantified for the first time with both actual experiments and computer simulation. Methods for correcting the estimated binding constants are proposed to extend the usefulness of ACE.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations13
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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