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Enregistrement W2142881435 · doi:10.1002/marc.200700359

Molecularly Imprinted Nanofiber Membranes from Carboxylated Polysulfone by Electrospray Deposition

2007· article· en· W2142881435 sur OpenAlexaff
Masakazu Yoshikawa, Koji Nakai, Hidetoshi Matsumoto, Akihiko Tanioka, Michael D. Guiver, Gilles P. Robertson

Notice bibliographique

RevueMacromolecular Rapid Communications · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMass Spectrometry Techniques and Applications
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMembranePolysulfoneNanofiberElectrosprayChemical engineeringElectrospinningMaterials scienceMolecular imprintingMolecularly imprinted polymerPolymer chemistryPolymerChemistryChromatographySelectivityOrganic chemistryNanotechnologyMass spectrometryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract It is demonstrated that polymeric materials can be directly converted into molecular (chiral) recognition nanofiber membranes by simultaneously applying an electrospray deposition and an alternative molecular imprinting during the membrane preparation process. Polysulfone with a degree of substitution of 0.88 was adopted as the candidate polymeric material for molecularly imprinted nanofiber membranes. Molecularly imprinted nanofiber membranes imprinted by Z ‐ D ‐Glu recognize the D ‐isomer in preference to the corresponding L ‐isomer and vice versa. The amino acid preferentially incorporated into the membrane is selectively permeated through the membrane by using a concentration gradient as a driving force for membrane transport. magnified image

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), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,573
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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,246
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations47
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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