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Enregistrement W3183198452 · doi:10.1016/j.chroma.2021.462412

Patterns of protein adsorption in ion-exchange particles and columns: Evolution of protein concentration profiles during load, hold, and wash steps predicted for pore and solid diffusion mechanisms

2021· article· en· W3183198452 sur OpenAlexaff
Jürgen Beck, Eric von Lieres, Negar Zaghi, Samuel Leweke, Giorgio Carta, Rainer Hahn

Notice bibliographique

RevueJournal of Chromatography A · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein purification and stability
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryDiffusionAdsorptionChromatographyIon exchangePhase (matter)Molecular diffusionIonAnalytical Chemistry (journal)Chemical physicsChemical engineeringThermodynamicsPhysical chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Elucidation of protein transport mechanism in ion exchanges is essential to model separation performance. In this work we simulate intraparticle adsorption profiles during batch adsorption assuming typical process conditions for pore, solid and parallel diffusion. Artificial confocal laser scanning microscopy images are created to identify apparent differences between the different transport mechanisms. Typical sharp fronts for pore diffusion are characteristic for Langmuir equilibrium constants of KL ≥1. Only at KL = 0.1 and lower, the profiles are smooth and practically indistinguishable from a solid diffusion mechanism. During hold and wash steps, at which the interstitial buffer is removed or exchanged, continuation of diffusion of protein molecules is significant for solid diffusion due to the adsorbed phase concentration driving force. For pore diffusion, protein mobility is considerable at low and moderate binding strength. Only when pore diffusion if completely dominant, and the binding strength is very high, protein mobility is low enough to restrict diffusion out of the particles. Simulation of column operation reveals substantial protein loss when operating conditions are not adjusted appropriately.

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 enseignants0,168
Score d'incertitude au seuil0,331

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations13
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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