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Enregistrement W2066302130 · doi:10.1021/ac103216s

Universal Method for Determining Electrolyte Temperatures in Capillary Electrophoresis

2011· article· en· W2066302130 sur OpenAlexaff
Christopher J. Evenhuis, Michael U. Musheev, Sergey N. Krylov

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Capillary Electrophoresis Applications
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCapillary electrophoresisElectrolyteCapillary actionChemistryJoule heatingVoltageAnalytical Chemistry (journal)Universality (dynamical systems)Current (fluid)Range (aeronautics)ChromatographyMechanicsThermodynamicsElectrodeMaterials scienceElectrical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Temperature increase in capillary electrophoresis (CE) due to Joule heating is an inherent limitation of this powerful separation technique. Active cooling systems can decrease the temperature of a large part of the capillary but they leave "hot spots" at the capillary ends which can completely ruin some CE analyses despite their short lengths. Here, we introduce a "universal method for determining electrolyte temperatures" (UMET) that can determine temperatures in both efficiently- and inefficiently-cooled parts of the capillary. UMET can be applied to all electrolytes, as it does not involve any probe; it requires only measuring current versus voltage for different voltages and processing the data using an iterative algorithm. To demonstrate the universality of UMET, we measured temperatures for electrolytes of different ionic strengths as well as for different capillary diameters. We further propose a "simplified universal method for predicting electrolyte temperatures" (SUMET) which only requires one measurement of current and voltage (that can be completed in 1 min) and uses two empirical equations to predict temperatures in the efficiently- and inefficiently-cooled parts of the capillary. The equations include several instrument-specific empirical parameters that are determined using a large set of current-voltage data obtained with UMET for a range of electrolytes and different capillaries. To demonstrate the utility of SUMET, we obtained the required data set for a Beckman MDQ CE instrument and produced all required empirical parameters that enable a user of this instrument to predict the temperature for every new experimental set in a matter of minutes. We confirmed the accuracy of SUMET by measuring the temperature-sensitive dissociation rate constant of a protein-DNA complex. We foresee that UMET will be used to produce instrument-specific empirical parameters for all CE instruments and then SUMET will be routinely used for temperature prediction 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 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 enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,831

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations40
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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