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Enregistrement W2046521448 · doi:10.1021/ac035259p

Nonequilibrium Capillary Electrophoresis of Equilibrium Mixtures, Mathematical Model

2004· article· en· W2046521448 sur OpenAlexaff
Victor Okhonin, Svetlana M. Krylova, Sergey N. Krylov

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Capillary Electrophoresis Applications
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectropherogramChemistryCapillary electrophoresisNon-equilibrium thermodynamicsElectrophoresisDiffusionIntermolecular forceWork (physics)Nonlinear systemBiological systemPosition (finance)ThermodynamicsChromatographyStatistical physicsMolecule

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We recently introduced a new electrophoretic method, nonequilibrium capillary electrophoresis of equilibrium mixtures (NECEEM). NECEEM provides a unique way of finding kinetic and equilibrium parameters of the formation of intermolecular complexes from a single electropherogram and allows for the use of weak affinity probes in protein quantitation. In this work, we study theoretical bases of NECEEM by developing a mathematical model for the new method. By solving a system of partial differential equations with diffusion in linear approximation, we found the analytical solution for concentrations of components involved in complex formation as functions of time from the beginning of separation and position in the capillary. The nonnumerical nature of the solution makes it a powerful tool in studying the theoretical foundations of the NECEEM method and modeling experimental results. We demonstrate the use of the model for finding binding parameters of complex formation by nonlinear regression of NECEEM electropherograms obtained experimentally.

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 enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,980

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 GPT0,207
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations84
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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