Chiral Discrimination of a Proline-Based Stationary Phase: Adhesion Forces and Calculated Selectivity Factors
Notice bibliographique
Résumé
As early as 1992, proline was examined as a potential chiral selector for high-performance liquid chromatography. In recent years, brush-type selectors with up to 10 proline units have been examined, and the longer peptides were found to be competitive with commercial chiral stationary phases (CSPs). In this article, we report on a comprehensive examination of a t -butoxycarbonyl- ( t -Boc-) terminated monoproline selector. This selector was grafted through an amide linkage to an aminopropyl siloxane-terminated Si(111) wafer and to a silicon atomic force microscopy tip. Chemical force spectrometry measurements were performed for interaction forces between two d - or l -monoproline monolayers in water and in the presence of various amino acid solutions. When exposed to amino acids, the adhesion forces measured between the proline layers were reduced. Amino acids containing hydrophilic side chains were found to exhibit a selectivity opposite to that seen for those containing hydrophobic side chains. Molecular dynamics simulations of the monoproline interfaces in the presence of racemic alanine and serine identified the importance of hydrogen-bonding interactions between the amino acids and the monoproline selectors. We found that, when amino acids are bound to the proline selector, their side chains protrude into the bulk solution, explaining the strong impact of side-chain hydrophobicity on the selectivity. Taken together, the experiments and simulations show that hydrogen-bonding interactions are key to effective chiral discrimination for proline-based CSPs.
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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 ».