A Carrier Phase Ultrafiltration and Backflow Recovery Technique for Purification of Biological Macromolecules
Notice bibliographique
Résumé
A simple carrier phase based ultrafiltration technique that is akin to liquid chromatography and is suitable for medium-to-large volume sample preparation in the laboratory is discussed in this paper. A membrane module was integrated with a liquid chromatography system in a "plug and play" mode for ease of sample handling, and recovery of species retained by the membrane. The sample injector and pump were used for feed injection and for driving ultrafiltration, while the sensors and detectors were used for real-time monitoring of the separation process. The concentration of retained species was enriched by utilizing controlled concentration polarization. The recovery of the retained and enriched species was enhanced by backflow of carrier phase through the membrane using appropriate combination of valves. The backflow of carrier phase also cleaned the membrane and limited the extent of membrane fouling. Proof-of-concept of the proposed technique was provided by conducting different types of protein ultrafiltration experiments. The technique was shown to be suitable for carrying out protein fractionation, desalting, buffer exchange and concentration enrichment. Adoption of this approach is likely to make ultrafiltration easier to use for non-specialized users in biological research laboratories. Other advantages include enhanced product recovery, significant reduction in the number of diavolumes of buffer needed for conducting desalting and buffer exchange, minimal membrane fouling and the potential for repeated use of the same module for multiple separation cycles.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».