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Enregistrement W2093038297 · doi:10.1002/elps.200410276

The molecular end effect and its critical impact on the behavior of charged‐uncharged polymer conjugates during free‐solution electrophoresis

2005· article· en· W2093038297 sur OpenAlexaff
Laurette C. McCormick, Gary W. Slater

Notice bibliographique

RevueElectrophoresis · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Capillary Electrophoresis Applications
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Human Genome Research Institute
Mots-clésElectrophoresisPolymerConjugateChemistryCapillary electrophoresisGel electrophoresisWork (physics)ChromatographyChemical physicsThermodynamicsOrganic chemistryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recently two novel techniques using free-solution electrophoresis to separate charged-uncharged polymer conjugates have proven successful: end-labeled free-solution electrophoresis (ELFSE) for DNA sequencing, and free-solution conjugate electrophoresis (FSCE) for molar mass profiling of uncharged polymers. The approach taken to analyze the experimental data was an extension of the theory of Long and co-workers (Long, D., Dobrynin, A. V., Rubinstein, M., Ajdari, A., J. Chem. Phys. 1998, 108, 1234-1244) for the electrophoresis of molecules with varying charge distributions. This theory also predicts that the ends of the polymers play a large role in determining the polymer's overall mobility; however, this aspect of the theory was neglected in previous work. Until now this "end effect" has, to the knowledge of the authors, not been recognized in experimental data. Through a careful investigation of the predicted end effect and a reanalysis of the experimental data, we demonstrate that indeed this effect critically impacts on the behavior of charged-uncharged polymer conjugates during electrophoresis. This work indicates that not only does the end effect need to be taken into account to avoid significant errors in data analysis, but also it provides novel system optimization approaches.

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)
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 enseignants0,118
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,212 · 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.

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
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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