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Enregistrement W1998923554 · doi:10.2174/1386207023330192

Frontal Affinity Chromatography for the Screening of Mixtures

2002· article· en· W1998923554 sur OpenAlexaff
Nora W. C. Chan, Darren Lewis, S. Hewko, Ole Hindsgaul, David C. Schriemer

Notice bibliographique

RevueCombinatorial Chemistry & High Throughput Screening · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical Chemistry and Chromatography
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiotinylationChemistryChromatographyDiastereomerMass spectrometryStreptavidinAffinity chromatographyStereochemistryOrganic chemistryBiotinBiochemistryEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A protein stationary phase for frontal affinity chromatography was prepared, containing biotinylated beta-galactosidase immobilized to controlled pore glass beads via covalently bonded streptavidin. Single microaffinity columns of approximately 30 pmol of active beta-galactosidase were prepared from this material and characterized with a known ligand by frontal analysis. These columns were used to measure the specific interactions between the bound beta-galactosidase and a library of modified beta-galactopyranosides using electrospray mass spectrometry as the means of detection. The library contained 89 entries, each representing 4 diastereomers for a total of 356 library members. A single entry was analysed revealing differential activity among the 4 isomers. The library was grouped into 10 mixtures of 24-40 members each with each mixture infused under frontal chromatographic conditions. This deconvolution procedure led to the identification of 34 entries containing isomers with K(d) values better than 10 microM. A method based on a displacement principle was implemented as a rapid prescreen which served as the basis for a parallel column high throughput screening assay.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,012

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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