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Enregistrement W4319019656 · doi:10.3390/membranes13020182

Membrane-Based Hybrid Method for Purifying PEGylated Proteins

2023· article· en· W4319019656 sur OpenAlexafffund
Shing Fung Lam, Xiaojiao Shang, Raja Ghosh

Notice bibliographique

RevueMembranes · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein purification and stability
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcMaster University
Mots-clésPolyethylene glycolMicrofiltrationChromatographyMembranePEG ratioMicelleChemistryMaterials scienceLyotropicSalt (chemistry)Chemical engineeringPolymerOrganic chemistryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PEGylated proteins are usually purified using chromatographic methods, which are limited in terms of both speed and scalability. In this paper, we describe a microfiltration membrane-based hybrid method for purifying PEGylated proteins. Polyethylene glycol (or PEG) is a lower critical solution temperature polymer which undergoes phase transition in the presence of a lyotropic salt and forms micelle-like structures which are several microns in size. In the proposed hybrid method, the PEGylated proteins are first converted to their micellar form by the addition of a lyotropic salt (1.65 M ammonium sulfate). While the micelles are retained using a microfiltration membrane, soluble impurities such as the unmodified protein are washed out through the membrane. The PEGylated proteins thus retained by the membrane are recovered by solubilizing them by removing the lyotropic salt. Further, by precisely controlling the salt removal, the different PEGylated forms of the protein, i.e., mono-PEGylated and di-PEGylated forms, are fractionated from each other. Hybrid separation using two different types of microfiltration membrane devices, i.e., a stirred cell and a tangential flow filtration device, are examined in this paper. The membrane-based hybrid method for purifying PEGylated proteins is both fast and scalable.

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)0,001
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 seuil0,618

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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