Milli‐free flow electrophoresis: I. Fast prototyping of mFFE devices
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We coin a term of milli-free flow electrophoresis (mFFE) to describe mid-scale FFE with flow rates intermediate to macro-FFE and micro-FFE (μFFE). Introduced decades ago, mFFE did not find practical applications. We revive mFFE, as we view it as a viable purification complement to continuous synthesis in capillary reactors with product flow rates of ∼5 to 2000 μL/min, too small for macro-FFE but too large for μFFE. The development of the tandem of continuous synthesis/purification will require the production and evaluation of a large number of prototypes of mFFE devices. As the first step, we developed a fast (<24 h) and economical (∼$10) method for prototyping mFFE devices using a robotic milling machine. mFFE prototypes are constructed from two machined matching poly(methyl methacrylate) (PMMA) substrates, which are bonded in 10 min using dichloromethane to provide a strong and irreversible seal. Using the developed prototyping technology, we designed and evaluated 25 prototypes of mFFE devices. By optimizing the feed rates and rotational speeds of the drills, the depth of the electrode channels, the dimensions of the entrance and exit reservoirs, the sample flow rate, and the diameter and position of the sample input, we were able to achieve indefinitely long operation of the device with cycles of alternating 15-min electrophoresis and 0.5-min regeneration (bubble removal). The test analytes, rhodamine B and fluorescein, were baseline resolved by mFFE for flow rates ranging from 10 to 600 μL/min. These results prove that our prototyping approach is suitable for the challenging task of multi-parameter optimization of mFFE devices.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle