Chiral Separations Using a Modified Water Stationary Phase in Supercritical Fluid Chromatography
Notice bibliographique
Résumé
A novel means of achieving chiral separations in supercritical fluid chromatography (SFC) using a water stationary phase is presented. By adding various chiral selectors to the phase, different chiral analytes can be readily separated using neat CO2 as a mobile phase. For example, by adding β-cyclodextrin, it is found that certain flavanone enantiomers can be separated, while using the antibiotic vancomycin as a selector provides separation of some chiral phenoxypropionic acids. Other additives such as sodium chloride and triethylamine are also explored and found to enhance certain separations when also present in the water phase. While column pressure has a moderate impact on chiral analyte retention and separation in this SFC method, column temperature has a comparatively larger influence. In particular, relatively cooler temperatures below about 5 °C are found to markedly increase resolution and selectivity. For instance, notably large resolution of 4.7 is achieved for a phenoxypropionic acid pair at 0 °C and 150 atm CO2. Since the method does not require modifier to elute such polar species, it is also readily compatible with FID detection and does not generate organic waste. Therefore, results indicate that this approach could be a potentially simple and flexible means of achieving chiral separations in SFC. Graphical abstract
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».