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Enregistrement W2045415172 · doi:10.1021/ac801487m

In-Capillary Protein Enrichment and Removal of Nonbuffering Salts Using Capillary Electrophoresis with Discontinuous Buffers

2008· article· en· W2045415172 sur OpenAlexafffund
Christina J. Booker, Ken K.‐C. Yeung

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Capillary Electrophoresis Applications
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOntario Innovation Trust
Mots-clésChemistryChromatographyCapillary electrophoresisIsoelectric pointIsoelectric focusingCapillary actionElectrophoresisSalt (chemistry)Capillary electrochromatographyAnalytical Chemistry (journal)Biochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Salt is abundant in biological samples and can cause problems in capillary electrophoresis (CE) due to excessive Joule heating and electrodispersion. Desalting with solid phase minibeds is currently most compatible with the small sample volumes of CE. They are however difficult to prepare and suffer from poor bed-to-bed reproducibility. Alternatively, enrichment of proteins and peptides was developed using CE, by trapping them at their isoelectric points with a discontinuous buffer of mismatched pH. Ionic salts, such as sodium chloride, do not possess isoelectric points and therefore are not retained by the discontinuous buffer. In this work, the removal of ionic salt during protein enrichment using CE with discontinuous buffers was investigated. Nonbuffering ions were found to electromigrate through the pH junction without disrupting the enrichment process and were eventually removed from the capillary. Mass spectral data obtained from the enriched and desalted sample confirmed a significant signal enhancement. Finally, a strong acid was introduced to remove the pH junction and thus facilitated a subsequent capillary zone electrophoresis separation. An integrated procedure of enrichment, desalting, and separation was demonstrated on a mixture of three protein standards.

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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,878

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations24
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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