Etude de l'influence de l'éthanol sur les mécanismes de transfert des protéines : application à l'ultrafiltration du lysozyme dans des mélanges hydro-alcooliques
Bibliographic record
Abstract
Dans un contexte de fort developpement des biotechnologies, de plus en plus de composes sont extraits, generalement par l'utilisation d'un solvant, a partir de bio-ressources renouvelables. L'ethanol (parfois en melange avec de l'eau) est un des solvants utilises car il permet de solubiliser des molecules polaires moyennement hydrophobes et peut etre, lui-meme, produit par fermentation a partir de bio-ressources renouvelables. Apres l'etape d'extraction, les procedes baro-membranaires, et en particulier l'ultrafiltration (UF), peuvent etre des solutions pertinentes en vue d'un fractionnement plus fin des constituants de l'extrait. Cependant, a ce jour, si ce procede est largement developpe en milieu aqueux, peu d'etudes portent sur l'UF en milieu hydro-alcoolique a des teneurs superieures a 15% en ethanol. Le but de ces travaux est d'etudier l'impact du changement de solvant sur les mecanismes de transfert en UF. Pour cela, une etude systematique de l'UF a ete realisee dans des melanges eau/ethanol de composition variable allant jusqu'a 30% d'ethanol en volume. L'UF a ete conduite en utilisant une proteine modele, le lysozyme, choisie en raison simultanement de sa bonne stabilite dans les milieux filtres 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 electrostatiques, connues pour jouer un role important sur les performances de retention en UF en milieu aqueux. Les retentions experimentales, obtenues au moyen d'une membrane en oxyde de zirconium, ont ete interpretes a l'aide du modele CDE (convection – diffusion – migration electrophoretique) precedemment developpe a l'ISCR pour les milieux aqueux et contribuent ainsi a l'extension du domaine d'application de ce modele.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".