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Enregistrement W4408935972 · doi:10.1016/j.chroma.2025.465913

An injection filling method for packing chromatography devices

2025· article· en· W4408935972 sur OpenAlexafffund
Raja Ghosh, Justin Bernar

Notice bibliographique

RevueJournal of Chromatography A · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical Chemistry and Chromatography
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésChemistryChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• Simple method for packing chromatography device. • Resin slurry is injected directly into a pre-assembled chromatography device. • Effect of indentation on inner surface of device is examined. • Suitable for technique demonstrated by packing anion exchange resin. • Suitability of technique demonstrated by packing size exclusion chromatography resin. An injection filling method for packing resin media in a chromatography device for protein separation is discussed in this paper. The method is first demonstrated by packing anion exchange resin within a cuboid chromatography device and a squat column, both having 7.5 mL bed volume. The method is further demonstrated by packing size exclusion chromatography media in a 50 mL cuboid chromatography device. Overall, the packing method is simple and is less demanding in terms of requirement for operator skill and experience. The devices packed using the injection filling method had excellent separation efficiency attributes. Flow through and eluted protein peaks obtained using a device with an intentional minor indentation on the inner surface of the chromatography device showed pre-peaks (or fronting) and these peaks were wider than those obtained with a device without such an indentation. Surface imperfections had a greater impact on eluted peaks than on flow-through peaks. Size exclusion chromatography experiment carried out at high flow rates showed that protein separation obtained with the 50 mL cuboid device packed using the injection filling method was superior to that obtained with a conventional 50 mL column packed with the same media. At a high flow rate. the resin-bed within the column compacted very significantly while no such compaction was observed in the cuboid device.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,009

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,294 · 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'admission2
Résumé présentoui

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