MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2909087939 · doi:10.1039/c8an01937a

Study of peak capacities generated by a porous layered radially elongated pillar array column coupled to a nano-LC system

2019· article· en· W2909087939 sur OpenAlexaff
Shunta Futagami, Takeshi Hara, Heidi Ottevaere, Herman Terryn, Gino V. Baron, Gert Desmet, Wim De Malsche

Notice bibliographique

RevueThe Analyst · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Bio-sensing Technologies
Établissements canadiensThe Metabolomics Innovation Centre
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilVrije Universiteit Brussel
Mots-clésPillarColumn (typography)Nano-PorosityNanotechnologyMaterials scienceChromatographyChemistryChemical engineeringComposite materialGeometryMathematicsStructural engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The performance of a porous-layered radially elongated pillar (PLREP) array column in a commercial nano-LC system was examined by performing separation of alkylphenones and peptides. The mesoporous silica layer was prepared by sol-gel processing of a mixture of tetramethoxysilane and methyltrimethoxysilane on REPs filling a 16.5 cm long, 1 mm wide channel (three lanes of 5.5 cm long channels connected by turns). The minimum plate height of 1.4 μm for octanophenone (k = 2.21) observed in isocratic mode is 5 times smaller than the smallest off-column plate height previously reported for porous pillar array columns for a retained component. This advantage is related to the earlier introduced shape of the radially elongated pillar bed that outperforms the cylindrically shaped pillar bed in terms of the plate height. In gradient mode, maximum conditional peak capacities of 220 (for a mixture of thiourea and 7 alkylphenones, tG = 180 min) and 160 (for a cytochrome c digest, tG = 150 min) were obtained. These results indicate excellent potential for implementation of this sol-gel layer in pillar array column formats.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,633

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,176 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations10
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe AnalystMême sujetMicrofluidic and Bio-sensing TechnologiesTravaux en français237 207