Effect of the Length-to-Width Aspect Ratio of a Cuboid Packed-Bed Device on Efficiency of Chromatographic Separation
Notice bibliographique
Résumé
In recent papers we have discussed the use of cuboid packed-bed devices as alternative to columns for chromatographic separations. These devices address some of the major flow distribution challenges faced by preparative columns used for process-scale purification of biologicals. Our previous studies showed that significant improvements in separation metrics such as the number of theoretical plates, peak shape, and peak resolution in multi-protein separation could be achieved. However, the length-to-width aspect ratio of a cuboid packed-bed device could potentially affect its performance. A systematic comparison of six cuboid packed-bed devices having different length-to-width aspect ratios showed that it had a significant effect on separation performance. The number of theoretical plates per meter in the best-performing cuboid packed-bed device was about 4.5 times higher than that in its equivalent commercial column. On the other hand, the corresponding number in the worst-performing cuboid-packed bed was lower than that in the column. A head-to-head comparison of the best-performing cuboid packed bed and its equivalent column was carried out. Performance metrics compared included the widths and dispersion indices of flow-through and eluted protein peaks. The optimized cuboid packed-bed device significantly outperformed its equivalent column with regards to all these attributes.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».