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Enregistrement W2624528266 · doi:10.1038/s41598-017-03846-y

Electrophoresis assisted time-of-flow mass spectrometry using hollow nanomechanical resonators

2017· article· en· W2624528266 sur OpenAlexafffund
Swathi Chaudhari, Kamalesh Chaudhari, Seokbeom Kim, Faheem Khan, Jungchul Lee, Thomas Thundat

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMechanical and Optical Resonators
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesIndian Institute of Technology MadrasCanada Research ChairsNational Research Foundation of KoreaCanada Excellence Research Chairs, Government of CanadaDepartment of Science and Technology, Ministry of Science and Technology, IndiaNational Research FoundationUniversity of Alberta
Mots-clésMass spectrometryCapillary electrophoresisElectrophoresisAnalytical Chemistry (journal)AnalyteResonatorChemistryChromatographyCapillary actionFree-flow electrophoresisMaterials scienceOptoelectronicsPolyacrylamide gel electrophoresisGel electrophoresis of proteins

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This report discusses the first demonstration of electrophoresis assisted time-of-flow mass spectrometry using 'U' shaped hollow nanomechanical resonators (HNR). Capillary electrophoresis was coupled with the HNR based mass detection to overcome low ionic conductivity of channels embedded in the HNR preventing direct in-situ electrophoretic separation. The flow of analytes through the HNR was achieved by balancing the hydrodynamic pressure to override the electromotive force and inhibit the motion of analytes towards the anode for capillary electrophoresis. The resonance frequency shifts of the HNR vibrating around 1.5 MHz were correlated with the time of the passage of the protein bands to construct the mass spectrum. The proposed concept was demonstrated by constructing a mass spectrum of egg white proteins in the molecular weight range of 14-250 kDa. When compared to regular polyacrylamide gel electrophoresis, our method not only provides a precise and fast readout but also avoids the use of chemical staining. This study paves a new route for low-cost and on-chip mass spectrometers with ultra-miniaturized dimensions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,270
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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