Method for Distinguishing Specific from Nonspecific Protein−Ligand Complexes in Nanoelectrospray Ionization Mass Spectrometry
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Notice bibliographique
Résumé
A new methodology for distinguishing between specific and nonspecific protein-ligand complexes in nanoelectrospray ionization mass spectrometry (nanoES-MS) is described. The method involves the addition of an appropriate reference protein (P(ref)), which does not bind specifically to any of the solution components, to the nanoES solution containing the protein(s) and ligand(s) of interest. The occurrence of nonspecific protein-ligand binding is monitored by the appearance of nonspecific (P(ref) + ligand) complexes in the nanoES mass spectrum. Furthermore, the fraction of P(ref) undergoing nonspecific ligand binding provides a quantitative measure of the contribution of nonspecific binding to the measured intensities of protein and specific protein-ligand complexes. As a result, errors introduced into protein-ligand association constants, K(assoc), as determined with nanoES-MS, by nonspecific ligand binding can be corrected. The principal assumptions on which this methodology is based, namely, that the fraction of proteins and protein complexes that engage in nonspecific ligand binding during the nanoES process is determined by the number of free ligand molecules in the offspring droplets leading to gaseous ions and is independent of the size and structure of the protein or protein complex, are shown to be generally valid. The application of the method for the determination of K(assoc) for two protein-carbohydrate complexes, under conditions where nonspecific ligand binding is prevalent, is demonstrated.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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score_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