MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4408384966 · doi:10.1002/cjce.25660

Optimization of ion exchange cryogel functionalization via the epoxy method for protein adsorption from ora‐pro‐nobis ( <scp> <i>Pereskia aculeata</i> </scp> )

2025· article· en· W4408384966 sur OpenAlexvenueno aff
Mariana Oliveira Mendes, Ana Cristina Freitas de Oliveira Meira, Paula Chequer Gouveia Mól, Isabelle Cristina Oliveira Neves, Luís Antônio Minim, Jaime Vilela de Resende, Lizzy Ayra Alcântara Veríssimo

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueProteins in Food Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidade Federal de LavrasFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas GeraisConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Mots-clésSurface modificationAdsorptionChemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Ora‐pro‐nobis (OPN) is a plant with a high protein content. The development of new adsorbents that enable the separation of biomolecules while preserving their bioactivity has attracted the interest of researchers. This work reports the functionalization of cryogel via the epoxy method and its application in the adsorption of OPN proteins through ion exchange, using amino acids. Among the pH values and types of ion exchange ligands evaluated (cysteine, taurine, polyethyleneimine, and glutamic acid), the highest adsorption of OPN proteins (54.44 mg g −1 ) was observed at pH 5.5 for the cryogel functionalized with glutamic acid (cryogel‐GA). The optimal conditions for cryogel functionalization were obtained at 50°C for 28 h, with an adsorption capacity of 103.37 ± 4.60 mg g −1 . The effective bonding between glutamic acid's carboxylic/amine groups and the cryogel's epoxy groups increases adsorption site density. The cryogel‐GA retained high porosity (0.92%) and water retention capacity, crucial for protein purification from crude extracts. The Langmuir model was fitted to the equilibrium adsorption isotherms, with a maximum adsorption capacity of 76.34 mg g −1 at 8°C, 172.41 mg g −1 at 15°C, 252.56 mg g −1 at 25°C, and 400 mg g −1 at 35°C. OPN protein adsorption on cryogel‐GA increased with temperature. Thermodynamic analysis based on the Van't Hoff relationship indicated that the process was spontaneous ( = −18.03 kJ mol −1 at 35°C) and entropically driven, confirming its feasibility. These results demonstrate that cryogel‐GA is a promising matrix for ion exchange protein capture processes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,194 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Canadian Journal of Chemical EngineeringMême sujetProteins in Food SystemsTravaux en français237 207