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Enregistrement W2029759175 · doi:10.1021/ac048938o

General Approach to High-Efficiency Simulation of Affinity Capillary Electrophoresis

2004· article· en· W2029759175 sur OpenAlexaff
Ning Fang, David D. Y. Chen

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Capillary Electrophoresis Applications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectropherogramCapillary electrophoresisChemistryMonotonic functionNon-equilibrium thermodynamicsKinetic energyPosition (finance)Differential equationStatistical physicsAlgorithmApplied mathematicsBiological systemThermodynamicsComputer scienceChromatographyMathematical analysisClassical mechanicsPhysicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The differential equation describing electrophoretic migration can be evaluated with various finite difference schemes (FDSs). However, the accuracy and efficiency can be dramatically different depending on the FDS chosen and the way the algorithm is implemented in a computer simulation program. The monotonic transport scheme is used as the algorithm for the hyperbolic part of the differential equation, and the first-order fully explicit scheme is used for the parabolic part of the equation. The combination of these algorithms minimizes the errors and maintains high efficiency. A circular arrangement of the cells in the computer's memory is used in the implementation of the algorithms, and the use of concentration thresholds to enable and disable cells along the capillary makes the new algorithm highly efficient. Either thermodynamic or kinetic constants can be used in this program to simulate binding interactions between two species for equilibrium and nonequilibrium affinity CE. Simulation results with various parameters are presented. The simulated peak with proper parameters for an equilibrium affinity CE experiment has shape and position similar to that of the experimental peak. The simulated electropherograms for a nonequilibrium affinity CE experiment also show characteristics of the experimental electropherograms.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,157
Score d'incertitude au seuil0,650

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,208 · 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 tête enseignante, 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

Citations22
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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