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Accurately describing weak analyte-additive interactions by capillary electrophoresis

2002· article· en· W2048243417 sur OpenAlexaff
Philip Britz‐McKibbin, David D. Y. Chen

Notice bibliographique

RevueElectrophoresis · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Capillary Electrophoresis Applications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnalyteCapillary electrophoresisChemistryElectrophoresisDielectricViscosityElectrolyteAnalytical Chemistry (journal)ChromatographyThermodynamicsMaterials sciencePhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When modeling analyte-additive interactions in capillary electrophoresis (CE), it is necessary to correct for all changes in the apparent electrophoretic mobility of an analyte that are not due to specific binding. Current models based on dynamic complexation have corrected for bulk viscosity changes in the background electrolyte (BGE) when additives are used, while assuming negligible changes in the dielectric constant and other physicochemical properties of the solution. In this report, a study of weak interactions between deoxyribonucleotides and hydroxypropyl-beta-cyclodextrin (HP-beta-CD) revealed significant nonideality in binding isotherms. Changes in the dielectric properties of the solution due to the addition of high concentrations of HP-beta-CD to the BGE was observed to alter the electrophoretic mobility of analytes. A relative dielectric correction factor was required to normalize analyte mobilities to a reference state of zero additive concentration. The use of both a relative dielectric factor and a viscosity correction factor was found to increase the accuracy of the model, reflected by a higher degree of correlation between predicted and measured analyte mobilities. This type of correction is particularly relevant when studying weak analyte binding interactions or when using high concentrations of additive in the BGE. This work is vital for accurate determination of weak binding constants and mobility values, as well as providing a deeper understanding of the fundamental parameters influencing a separation in CE.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,137
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,195 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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