Study of the influence of ethanol on the transfer mechanisms of proteins : application to ultrafiltration of lysozyme in hydro-alcoholic mixtures
Notice bibliographique
Résumé
Dans un contexte de fort développement des biotechnologies, de plus en plus de composés sont extraits, généralement par l'utilisation d'un solvant, à partir de bio-ressources renouvelables. L'éthanol (parfois en mélange avec de l'eau) est un des solvants utilisés car il permet de solubiliser des molécules polaires moyennement hydrophobes et peut être, lui-même, produit par fermentation à partir de bio-ressources renouvelables. Après l'étape d'extraction, les procédés baro-membranaires, et en particulier l'ultrafiltration (UF), peuvent être des solutions pertinentes en vue d'un fractionnement plus fin des constituants de l'extrait. Cependant, à ce jour, si ce procédé est largement développé en milieu aqueux, peu d'études portent sur l'UF en milieu hydro-alcoolique à des teneurs supérieures à 15% en éthanol. Le but de ces travaux est d'étudier l'impact du changement de solvant sur les mécanismes de transfert en UF. Pour cela, une étude systématique de l'UF a été réalisée dans des mélanges eau/éthanol de composition variable allant jusqu'à 30% d'éthanol en volume. L'UF a été conduite en utilisant une protéine modèle, le lysozyme, choisie en raison simultanément de sa bonne stabilité dans les milieux filtrés et de la variation de sa charge en fonction de son environnement physico-chimique (pH, force ionique). L'ajout de sels (NaCl, KH2PO4) aux milieux hydro-alcooliques a permis de montrer l'impact de la modulation des interactions électrostatiques, connues pour jouer un rôle important sur les performances de rétention en UF en milieu aqueux. Les rétentions expérimentales, obtenues au moyen d'une membrane en oxyde de zirconium, ont été interprétés à l'aide du modèle CDE (convection – diffusion – migration électrophorétique) précédemment développé à l'ISCR pour les milieux aqueux et contribuent ainsi à l'extension du domaine d'application de ce modèle.
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 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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».