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Enregistrement W2063292766 · doi:10.1021/ac051822n

Behavior of Interacting Species in Capillary Electrophoresis Described by Mass Transfer Equation

2006· article· en· W2063292766 sur OpenAlexaff
Ning Fang, David D. Y. Chen

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Capillary Electrophoresis Applications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnalyteChemistryCapillary electrophoresisBiological systemNonlinear regressionLinear regressionMass transferNonlinear systemComputational chemistryRegression analysisChromatographyComputer scienceMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Affinity capillary electrophoresis (ACE) has been used to estimate thermodynamic constants of binding interactions with linear or nonlinear regression methods. The accuracy of this approach relies heavily on the binding interaction mechanism, which is controlled by both the nature of the interaction and the experimental conditions. The development of a highly efficient computer-simulated ACE system makes it possible to demonstrate the detailed behavior of any interacting species of a given interaction under any conditions. The order of the mobilities of the complex and the two binding species in their free forms is a key factor to determine what molecules in what locations of the column are involved in the interaction, and the peak shape resulting from such interactions, of a given ACE experiment. In this paper and the supporting materials, 18 scenarios in 6 different combinations of migration orders of the free analyte, free additive, and complex formed are studied by a computer simulation program based on the mass transfer equation. From the study of these situations, we conclude high additive concentration (ensuring high capacity factor) and low analyte concentration (ensuring fast fill-in of the free additive in the analyte plug) are crucial for obtaining accurate results when using the regression methods. On the other hand, the approach to estimate binding constants with computer simulation can be much more accurate as long as accurate and efficient simulation models can be developed, especially when the ratio of the additive and analyte concentrations is not large enough.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,197
Écart entre enseignants0,189 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations13
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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