Continuous flow microreactor for protein PEGylation
Notice bibliographique
Résumé
PEGylation is increasingly being utilized to enhance the therapeutic efficacy of biopharmaceuticals. Various chemistries and reaction conditions have been established to synthesize PEGylated proteins and more are being developed. Both the extent of conversion and selectivity of protein PEGylation are highly sensitive to process variables and parameters. Therefore, microfluidic-based high-throughput screening platforms would be highly suitable for optimization of protein PEGylation. As part of this study, a poly-dimethylsiloxane-based continuous flow microreactor system was designed and its performance was compared head-to-head with a batch reactor. The reactants within the microreactor were contacted by passive micromixing based on chaotic advection generated by staggered herringbone grooves embedded in serpentine microchannels. The microreactor system was provided with means for on-chip reaction quenching. Lysozyme was used as the model protein while methoxy-polyethylene glycol-(CH2)5COO-NHS was used as the PEGylation reagent. Full mixing was achieved close to the microreactor inlet, making the device suitable for protein PEGylation. The effect of mixing type, i.e., simple stirring versus chaotic laminar mixing on PEGylation, was investigated. Higher selectivity (as high as 100% selectivity) was obtained with the microreactor while the conversion was marginally lower.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».