Optimization of ion exchange cryogel functionalization via the epoxy method for protein adsorption from ora‐pro‐nobis ( <scp> <i>Pereskia aculeata</i> </scp> )
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».