Zonal rate model for stacked membrane chromatography part II: Characterizing ion‐exchange membrane chromatography under protein retention conditions
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Notice bibliographique
Résumé
The Zonal Rate Model (ZRM) has previously been shown to accurately account for contributions to elution band broadening, including external flow nonidealities and radial concentration gradients, in ion-exchange membrane (IEXM) chromatography systems operated under nonbinding conditions. Here, we extend the ZRM to analyze and model the behavior of retained proteins by introducing terms for intra-column mass transfer resistances and intrinsic binding kinetics. Breakthrough curve (BTC) data from a scaled-down anion-exchange membrane chromatography module using ovalbumin as a model protein were collected at flow rates ranging from 1.5 to 20 mL min(-1). Through its careful accounting of transport nonidealities within and external to the membrane stack, the ZRM is shown to provide a useful framework for characterizing putative protein binding mechanisms and models, for predicting BTCs and complex elution behavior, including the common observation that the dynamic binding capacity can increase with linear velocity in IEXM systems, and for simulating and scaling separations using IEXM chromatography. Global fitting of model parameters is used to evaluate the performance of the Langmuir, bi-Langmuir, steric mass action (SMA), and spreading-type protein binding models in either correlating or fundamentally describing BTC data. When combined with the ZRM, the bi-Langmuir, and SMA models match the chromatography data, but require physically unrealistic regressed model parameters to do so. In contrast, for this system a spreading-type model is shown to accurately predict column performance while also providing a realistic fundamental explanation for observed trends, including an observed increase in dynamic binding capacity with flow rate.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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