Enantioselective analysis of ofloxacin enantiomers by partial‐filling capillary electrophoresis with bacteria as chiral selectors
Notice bibliographique
Résumé
The enantiomeric separation of ofloxacin enantiomers (OFLX) was achieved by using capillary electrophoresis partial-filled with Escherichia coli, Pseudomonas aeruginosa (Gram-negative), and Staphylococcus aureus (Gram-positive) as chiral selectors. Experimental parameters, including the concentration of background electrolyte, applied voltage, length of the filled bacteria plug, and pH of the buffer, were intensively investigated. Baseline separation of OFLX could be achieved within 7 min by using E. coli and P. aeruginosa as chiral selectors under the following conditions: electrophoretic buffer composed of 10 mM phosphate buffer at pH 7.4, applied voltage at 15 kV, and the bacteria (6.0 × 10(8) cells/mL) were injected into the capillary by gravity with injection height of 17.5 cm for 180 s (E. coli), 300 s (P. aeruginosa), and 300 s (S. aureus), respectively. E. coli and P. aeruginosa had better chiral selectivity for OFLX than S. aureus, which was in good agreement with OFLX having better antimicrobial activity on Gram-negative rather than Gram-positive bacteria. A novel method was developed for the enantioselective separation of enantiomers using bacteria as chiral selectors, which provides a new approach for antimicrobials enantioselective analysis, chiral pharmacodynamics, and chiral pharmacokinetics studies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 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 ».