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Enregistrement W2087527389 · doi:10.5539/ijc.v3n1p47

Quantification of Full Range Ethanol Concentrations by using pH Sensor

2011· article· en· W2087527389 sur OpenAlexvenueno aff
Najah Mahdi Mohammed Al-mhanna, Holger Huebner

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Chemistry · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrochemical sensors and biosensors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryAlcohol dehydrogenaseEthanolAlcoholChromatographyPyrophosphateAnalytical Chemistry (journal)BiochemistryEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study is to develop a method for determining full range of ethanol concentrations with high accuracy and low cost. Since applying other methods (e.g. non-enzymatic, optical...etc) suffer from difficulties, it was intended to develop method which overcomes them. A differential pH measurement device was used to achieve operation conditions of alcohol dehydrogenase reaction. Optimum operating conditions were temperature of 30°C, 10 µl of alcohol dehydrogenase enzyme volume (with a final activity of 563.75 units ml-1) per 50 µl of sample, NAD+ concentration of 0.05 mM and 20 mM glycine-pyrophosphate buffer solution of pH 9.1. In this method a range of ethanol concentrations from 0 - 99,985 %, which means 0.000001714 - 17.14 M, were used. The maximum obtained change in pH, delta pH, was (-33) mpH.End point of equilibrium concentrations of reactants and products of ethanol oxidation reaction was measured within spectrophotometer. The results indicated 100 seconds to reach the end point for all ethanol standard samples. This required time was satisfied with results of measuring change in pH within differential pH analyzer system. It seems that there is no method of determining a wide range of ethanol concentrations available yet. In contrary, this work was effective in quantifying full range of ethanol concentrations. Applying this method will reduce cost of assaying of samples as small amount of one enzyme, alcohol dehydrogenase, and low NAD+ concentration are used.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 GPT0,240
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations1
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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