Method for Distinguishing Specific from Nonspecific Protein−Ligand Complexes in Nanoelectrospray Ionization Mass Spectrometry
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».