ISSN: 2155-9872

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Abstrakt

Theoretical Comparisons of the Concentration-Dependent Diffusion Coefficients from Dynamic Light Scattering and Taylor Dispersion Analysis

Seyi Latunde-Dada

Dynamic Light Scattering and Taylor Dispersion Analysis are two methods employed for the measurement of the diffusion coefficients and interaction parameters of solutes. For self-associating solutes, the interaction parameter provides a measure for the degree of association and hence the stability of the solutes. Due to the characteristics, peculiar to each method, the measured values are weighted averages and are therefore different from the intrinsic or unweighted values. In this paper, using a simple model for self-association, theoretical expressions for the DLS, TDA and intrinsic diffusion coefficients are derived for self-associating solutes. The corresponding interaction parameters are also derived and compared. As expected, at low concentrations, it was found that the DLS gives higher diffusion coefficients than TDA and vice versa at high concentrations. More interestingly, points of inflection were found in the DLS and TDA diffusion coefficient-concentration curves which imply the presence of minima in measured interaction parameters with the TDA minimum occurring at a lower concentration than for DLS. These are absent in the intrinsic curves. Furthermore, it was found that whilst the intrinsic interaction parameter tends to a non-zero value in the limit of low concentrations, the measured interaction parameters vanish. These trends are important for the interpretation of the results obtained from both measurement methods especially when compared to the intrinsic values. With the interaction parameter being increasingly used as a measure of stability, consideration of these expected trends could prove valuable for explaining experimental data measured at low concentrations. Furthermore, they could prove important when comparisons are made between results from the two measurements which are increasingly being used as orthogonal methods for protein analysis.

Haftungsausschluss: Dieser Abstract wurde mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz übersetzt und wurde noch nicht überprüft oder verifiziert.