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Enregistrement W2116837381 · doi:10.1177/1087057105284339

Nonequilibrium Capillary Electrophoresis of Equilibrium Mixtures (NECEEM): A Novel Method for Biomolecular Screening

2006· article· en· W2116837381 sur OpenAlexaff
Sergey N. Krylov

Notice bibliographique

RevueSLAS DISCOVERY · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Capillary Electrophoresis Applications
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCapillary electrophoresisChemistryLaminar flowNon-equilibrium thermodynamicsDiffusionSurface plasmon resonanceElectrophoresisNanofluidicsBiological systemNanotechnologyChromatographyMaterials scienceThermodynamicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nonequilibrium capillary electrophoresis of equilibrium mixtures (NECEEM) is a new separation-based affinity method. It has kinetic capabilities exceeding those of surface plasmon resonance (SPR) and does not require immobilization of molecules on the surface. Another distinctive feature of NECEEM is that--if it is combined with an advanced method for the mixing solutions inside a capillary, termed transverse diffusion of laminar flow profiles (TDLFP)--it requires only nanoliter volumes of solutions. The proven applications of NECEEM to biomolecular screening include 1) measuring kinetic and thermodynamic parameters of protein-ligand interactions, 2) quantitative affinity analyses of proteins and hybridization analyses of DNA and RNA, and 3) selection of binding ligands from combinatorial libraries. NECEEM is easy to automate and parallelize. Because of its simplicity and analytical power, NECEEM has the potential to become a workhorse in studies of biomolecular interactions. The author reviews theoretical bases of NECEEM and its applications to biomolecular screening.

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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,220 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations60
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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