Bioseparation using membrane chromatography: Innovations, and challenges
Notice bibliographique
Résumé
The resin-based column continues to be the dominant incumbent in bioprocess chromatography. While alternative formats such as membrane-, monolith- and fiber-based chromatography are more visible than before, each still plays minor roles. The reasons for this are complex and some of these are explained in this paper. However, the fact remains that membrane chromatography has come a long way since its early days of development. The main advantage of membrane chromatography continues to be its convection dominant transport mechanism, the resultant benefit being fast and scalable separation. Also, resolution obtained with properly designed devices could be comparable or even better than resin-based chromatography. Significant progress has been made in new membrane development, membrane characterization, device design and novel applications development. A wider range of new membrane matrices, ligands, and ligand-matrix linking chemistries are now available. New membrane modules, formats, and process configurations have also helped improve membrane performance. However, some significant challenges still exist, and these need to be addressed if membrane chromatography is to become more mainstream in the field of bioprocessing. Also, membrane chromatography has significant potential for application in analytical separations and this space has hardly been explored. In this paper, the advances in the areas of membrane preparation, device design and process development are reviewed. A high-level cost analysis is presented and the role of process design in membrane chromatography is discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».