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Enregistrement W2095157410 · doi:10.1021/ac8009406

Diffusion as a Tool of Measuring Temperature inside a Capillary

2008· article· en· W2095157410 sur OpenAlexaff
Michael U. Musheev, Sahar Javaherian, Victor Okhonin, Sergey N. Krylov

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Capillary Electrophoresis Applications
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryCapillary actionDiffusionAnalytical Chemistry (journal)ChromatographyThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Application of capillary electrophoresis (CE) to temperature-sensitive biomolecular interactions requires knowledge of the temperature inside the capillary. The simplest approach to finding temperature in CE employs a molecular probe with a temperature-dependent parameter. Up until now only spectral parameters of molecular probes were utilized for temperature measurements in CE. The arbitrary nature of spectral parameters leads to several inherent limitations that compromise the accuracy and precision of temperature determination. This paper introduces the concept of finding temperature in CE through the measurement of a nonspectral parameter of the molecular probeits diffusion coefficient. Diffusion is a fundamental property of molecules that depends only on the molecular structure of the probe, the nature of the environment, and the temperature. It is ideally suited for temperature measurements in CE if an approach for measuring the diffusion coefficient in a capillary with high precision is available. This work first develops an approach for measuring the diffusion coefficient in a capillary with a relative standard deviation of as low as 2.1%. It is then demonstrated that such precise measurements of the diffusion coefficient could facilitate accurate temperature determination in CE with a precision of 1 degrees C. This new method was used to study the effect on temperature of different amounts of joule heat generated and different efficiencies of heat dissipation. The nonspectroscopic nature of the method makes it potentially applicable to nonspectroscopic detection schemes, for example, electrochemical and mass spectrometric detection.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 GPT0,193
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations16
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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