Fractionation of bovine serum albumin and monoclonal antibody alemtuzumab using carrier phase ultrafiltration
Notice bibliographique
Résumé
Protein transmission and hence selectivity of separation can be significantly affected by solution pH and ionic strength in protein fractionation using ultrafiltration. Using parameter scanning ultrafiltration, the transmission of bovine serum albumin (BSA) and monoclonal antibody alemtuzumab (Campath-1H) through 300 kDa polyethersulfone (PES) ultrafiltration membranes were studied over a range of pH and salt concentrations, with focus on the likely conditions for achieving "reverse selectivity," i.e., obtaining purified alemtuzumab (approximately 155 kDa) in the permeate. Experimental results demonstrate that the reverse selectivity could be obtained by manipulating the operating conditions such as the solution pH, ionic strength, permeate flux, and system hydrodynamics. With a two-stage batch ultrafiltration process under suitable conditions, the monoclonal antibody alemtuzumab with a purity of > 98% was obtained in the permeate from a feed solution initially containing 0.50 g/l each of BSA and alemtuzumab. Further purity can be expected by selecting more suitable membranes and optimizing operating conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».