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Enregistrement W4410871845 · doi:10.1016/j.jcoa.2025.100229

Improvement in protein separation by pH excursion modulated ion-exchange chromatography

2025· article· en· W4410871845 sur OpenAlexafffund
Raja Ghosh

Notice bibliographique

RevueJournal of Chromatography Open · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein purification and stability
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaMcMaster University
Mots-clésExcursionIon chromatographyChromatographyIon exchangeSeparation (statistics)ChemistryIonComputer scienceMachine learningPolitical scienceOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The transient change in pH during the elution step in ion exchange chromatography is referred to as pH excursion. Acidic pH excursion is commonly observed during salt-based elution in cation exchange chromatography. This could have a detrimental effect on protein stability as well as on protein separation. Acidic pH excursion could delay protein elution and thereby decrease resolution of sequentially eluted proteins. In a recent study, a method for suppressing or modulating pH excursion during salt-induced elution in cation exchange chromatography has been discussed. In the current study, the feasibility of using such pH excursion modulation for increasing resolution in protein separation is examined. Modulation of pH excursion during elution resulted in rapid release of a weakly bound protein from cation exchange media while the release of a strongly bound protein remained largely unaffected. This differential effect was then utilized to increase the resolution in binary protein separation. The resolution obtained in pH excursion modulated cation exchange chromatography was significantly greater than that obtained with unmodulated cation exchange chromatography, i.e., where acidic pH excursion was allowed to happen as usual. This approach for increasing resolution in protein separation could potentially be utilized in analytical as well as preparative protein chromatography applications.

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)0,001
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,281 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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