One-Dimensional Approach to Study Kinetics of Reversible Binding of Protein on Capillary Walls
Notice bibliographique
Résumé
We introduce a method for kinetic characterization of reversible binding of protein onto the inner capillary wall. In essence, a short plug of the protein solution is propagated through the capillary by pressure, and the protein is detected at the distal capillary end. The signal versus time profile is fitted with a numerical model which uses the rate constants of adsorption, kad, and desorption, kde, as fitting parameters. The values of kad and kde which result in the best fit are considered to be the sought ones. We first used COMSOL multiphysics software to develop a numerical model with two-dimensional (2D) equations of mass transfer. Although 2D models in general can describe experiments more accurately than one-dimensional (1D) models, computing 2D models takes much more time (many hours to find two parameters: kad and kde). We used the fact that the capillary is narrow and long to develop a simplified model with 1D equations of mass transfer. Our comparison of the 1D and 2D models showed that the errors of the 1D approximation were less than 5%, whereas the computation of the 1D model was 100 times faster. We finally used the 1D approach to study kinetics of reversible binding of conalbumin to the uncoated fused-silica capillary walls. We determined kad, kde, and a diffusion coefficient, D. The obtained value of D is in excellent agreement with literature data which suggests that the values of kad and kde (for which there are no literature data) are also calculated correctly. Our approach for finding kad and kde will facilitate quantitative characterization of protein adsorption on capillary walls as well as properties of passivating materials used for capillary coating.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».