清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

Parameter-by-parameter method for steric mass action model of ion exchange chromatography: Theoretical considerations and experimental verification

化学 生物系统 校准 线性回归 色谱法 稳健性(进化) 算法 数学 统计 生物化学 生物 基因
作者
Yucheng Chen,Shan‐Jing Yao,Dong‐Qiang Lin
出处
期刊:Journal of Chromatography A [Elsevier]
卷期号:1680: 463418-463418 被引量:18
标识
DOI:10.1016/j.chroma.2022.463418
摘要

Ion exchange chromatography (IEC) is one of the most widely-used techniques for protein separation and has been characterized by mechanistic models. However, the time-consuming and cumbersome model calibration hinders the application of mechanistic models for process development. A new methodology called "parameter-by-parameter method (PbP)" was proposed with mechanistic derivations of the steric mass action (SMA) model of IEC. The protocol includes four steps: (1) first linear regression (LR1) for characteristic charge; (2) second linear regression (LR2) for equilibrium coefficient; (3) linear approximation (LA) for shielding factor; (4) inverse method (IM) for kinetic coefficient. Four SMA parameters could be one-by-one determined in sequence, reducing the number of unknown parameters per species from four to one, and predicting almost consistent retention. Numerical single-component experiments were investigated firstly, and the PbP method showed excellent agreement between experiments and simulations. The effects of loadings on the PbP and Yamamoto methods were compared. It was found that the PbP method had higher accuracy and robustness than the Yamamoto method. Moreover, a five-experiment strategy was suggested to implement the PbP method, which is straightforward to reduce the cost of calibration experiments. Finally, a real-world multi-component separation was challenged and further confirmed the feasibility of the PbP method. In general, the proposed method can not only reliably estimate the SMA parameters with comprehensive physical understanding but also accurately predict retention over a wide range of loading conditions.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
9秒前
源孤律醒完成签到 ,获得积分10
15秒前
科科通通完成签到,获得积分10
24秒前
汉堡包应助明天会更美好采纳,获得10
26秒前
27秒前
一一发布了新的文献求助10
34秒前
wanci应助曾经寄文采纳,获得30
42秒前
求是鹰完成签到 ,获得积分10
44秒前
1分钟前
海晏完成签到 ,获得积分10
1分钟前
科研通AI6.2应助追光采纳,获得10
1分钟前
奋斗的小研完成签到,获得积分10
1分钟前
289600完成签到 ,获得积分10
1分钟前
kouxinyao完成签到 ,获得积分10
1分钟前
赘婿应助追光采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
曾经寄文发布了新的文献求助30
1分钟前
三三完成签到 ,获得积分10
1分钟前
sxjkzzy完成签到,获得积分10
1分钟前
一一完成签到,获得积分10
1分钟前
Jasperlee完成签到 ,获得积分10
1分钟前
chen完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
vbnn完成签到 ,获得积分10
1分钟前
淡然的芷荷完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
兜兜完成签到,获得积分10
2分钟前
科研通AI6.1应助曾经寄文采纳,获得100
2分钟前
雨后完成签到 ,获得积分10
2分钟前
厚德载物完成签到 ,获得积分10
2分钟前
江三村完成签到 ,获得积分0
2分钟前
闻巷雨完成签到 ,获得积分10
2分钟前
王志新完成签到 ,获得积分10
2分钟前
2分钟前
Akim应助天真千易采纳,获得10
2分钟前
t铁核桃1985完成签到 ,获得积分10
2分钟前
wangzhao完成签到,获得积分10
2分钟前
话说dota完成签到 ,获得积分10
3分钟前
3分钟前
3分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Modern Epidemiology, Fourth Edition 5000
Handbook of pharmaceutical excipients, Ninth edition 5000
Digital Twins of Advanced Materials Processing 2000
Weaponeering, Fourth Edition – Two Volume SET 2000
Polymorphism and polytypism in crystals 1000
Social Cognition: Understanding People and Events 800
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 纳米技术 有机化学 物理 生物化学 化学工程 计算机科学 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 物理化学 电极 冶金 遗传学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6028312
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7688385
关于积分的说明 16186349
捐赠科研通 5175519
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2769531
邀请新用户注册赠送积分活动 1752974
关于科研通互助平台的介绍 1638773