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Enregistrement W2144277066 · doi:10.3109/02652048.2010.509518

Comparison of emulsion and vibration nozzle methods for microencapsulation of laccase and glucose oxidase by interfacial reticulation of poly(ethyleneimine)

2010· article· en· W2144277066 sur OpenAlexaff
Yufen Zhang, Dominic Rochefort

Notice bibliographique

RevueJournal of Microencapsulation · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrochemical sensors and biosensors
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceEmulsionEthyleneimineLaccaseMembraneGlucose oxidaseAspergillus nigerChemical engineeringChromatographyPolymerComposite materialChemistryNanotechnologyOrganic chemistryBiosensorEnzymeBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microcapsules for enzyme immobilization were successfully fabricated via interfacial cross-linking of poly(ethyleneimine) (PEI). A method based on laminar jet break-up technique using a commercial instrument developed to produce alginate beads is reported for the first time for production of PEI microcapsules. The diameter, wall thickness and pore size of membranes were obtained from confocal laser scanning microscopy by labelling PEI and proteins. The composition of membranes was analysed by elemental analysis. Larger microcapsules (ca 200 µm diameter) were obtained with the encapsulation device. In comparison, the emulsion method produced smaller capsules (ca 20 µm diameter) but with a wider size distribution. Encapsulation efficiency for both methods was analysed by bicinchoninic acid and fluorescence assays, yielding efficiencies of 94 ± 2% and 83 ± 3% for the emulsion method and encapsulation device, respectively. Glucose oxidase from Aspergillus Niger and Laccase from Trametes Versicolor were encapsulated by both microencapsulation methods and their activities were compared.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,300 · 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

Citations26
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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