Magyar
Toggle navigation
Tudóstér
Magyar
Tudóstér
Keresés
Egyszerű keresés
Összetett keresés
CCL keresés
Egyszerű keresés
Összetett keresés
CCL keresés
Böngészés
Saját polc tartalma
(
0
)
Korábbi keresések
Összesen 1 találat.
#/oldal:
12
36
60
120
Rövid
Hosszú
MARC
Részletezés:
Rendezés:
Szerző növekvő
Szerző csökkenő
Cím növekvő
Cím csökkenő
Dátum növekvő
Dátum csökkenő
1.
001-es BibID:
BIBFORM050955
Első szerző:
Mittermayr, Stefan (bioinformatikus)
Cím:
Two variable semi-empirical and artificial neural-network-based modeling of peptide mobilities in CZE : the effect of temperature and organic modifier concentration / Stefan Mittermayr, Tibor Chovan, András Guttman
Dátum:
2009
ISSN:
0173-0835
Megjegyzések:
This work was focused on investigating the effects of two separation influencing parameters in CZE, namely temperature and organic additive concentration upon the electrophoretic migration properties of model tripeptides. Two variable semi-empirical (TVSE) models and back-propagation artificial neural networks (ANN) were applied to predict the electrophoretic mobilities of the tripeptides with non-polar, polar, positively charged, negatively charged and aromatic R group characteristics. Previously published work on the subject did not account for the effect of temperature and buffer organic modifier concentration on peptide mobility, in spite of the fact that both were considered to be influential factors in peptide analysis. In this work, a substantial data set was generated consisting of actual electrophoretic mobilities of the model tripeptides in 30?mM phosphate buffer at pH 7.5, at 20, 25, 30, 35 and 40?C and at four different organic additive containing running buffers (0, 5, 10 and 15% MeOH) applying two electric field strengths (12 and 16?kV) to assess our mobility predicting models. Based on the Arrhenius plots of natural logarithm of mobility versus reciprocal absolute temperature of the various experimental setups, the corresponding activation energy values were derived and evaluated. Calculated mobilities by TVSE and back-propagation ANN models were compared with each other and to the experimental data, respectively. Neural network approaches were able to model the complex impact of both temperature and organic additive concentrations and resulted in considerably higher predictive power over the TVSE models, justifying that the effect of these two factors should not be neglected.
Tárgyszavak:
Természettudományok
Kémiai tudományok
idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
Activation energy
Back propagation neural network
CZE
Peptide mobility modeling
Semi-empirical model
Megjelenés:
Electrophoresis. - 30 : 5 (2009), p. 890-896. -
További szerzők:
Chovan, Tibor
Guttman András (1954-) (vegyészmérnök)
Pályázati támogatás:
TéT A-10/2006
Egyéb
Internet cím:
Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Saját polcon:
Rekordok letöltése
1
Corvina könyvtári katalógus v8.2.27
© 2023
Monguz kft.
Minden jog fenntartva.