Probing protein colloidal behavior in membrane‐based separation processes using spectrofluorometric Rayleigh scattering data
Notice bibliographique
Résumé
One of the primary problems in membrane-based protein separation is membrane fouling. In this study we explored the feasibility of employing Rayleigh light scattering data from fluorescence studies combined with chemometric techniques to determine whether a correlation could be established with membrane fouling phenomena. Membrane flux was measured in a dead-end UF filtration system and the effect of protein solution properties on the flux decline was systematically investigated. A variety of proteins were used as a test case in this study. In parallel, the colloidal behavior of the protein solutions was assessed by employing multiwavelength Rayleigh scattering measurements. To assess the usefulness of Rayleigh scattering measurements for probing the colloidal behavior of proteins, a protein solution of beta-lactoglobulin was used as a base-case scenario. The colloidal behavior of different beta-lactoglobulin solutions was inferred based on published data for this protein, under identical solution conditions, where techniques other than Rayleigh scattering had been used. Using this approach, good agreement was observed between scattering data and the colloidal behavior of this protein. To test the hypothesis that a high degree of aggregation will lead to increased membrane fouling, filtration data was used to find whether the Rayleigh scattering intensity correlated with permeate flux changes. It was found that for protein solutions which were stable and did not aggregate, fouling was reduced and these solutions exhibited reduced Rayleigh scattering. When the aggregation behavior of the solution was favored, significant flux declines occurred and were highly correlated with increased Rayleigh scattering.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».