Application of Solid-Phase Microextraction in the Determination of Diazepam Binding to Human Serum Albumin
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, protein-drug interactions were studied by solid-phase microextraction (SPME) using diazepam binding to human serum albumin as a model system. Since drug compounds are normally polar and nonvolatile by nature, direct SPME is used in this work. The SPME extraction is an equilibrium process among the concentrations of the analyte partitioned onto the SPME fiber, free and bound drug in the solution. A calibration curve was first constructed by employing the amount of the analytes partitioned on the fiber versus the free analyte concentration in the solution in the absence of protein. In method I, the extraction was performed in the protein solution with known diazepam concentration. In method II, diazepam was first loaded onto the fiber by extracting in solution with known diazepam concentration. This fiber was subsequently transferred into the protein solution for desorption. The amount of the analyte left on the fiber was analyzed after the system reached equilibrium. The free drug concentration was then obtained from the calibration curve for both methods. The Scatchard plot was finally employed to obtain the number of binding sites and the equilibrium binding constants. Since only a very small amount of the protein solution is required (150 microL for each extraction), method II is very useful for circumstances where the protein amount is very limited. The direct measurement method proposed in this paper does not need a GC response factor, which significantly decreases the experimental error. The only measurement needed is the area count change (ratio) of the fiber injections before and after the protein was introduced into the solution. The difference between the direct measurement method for method I and method II is discussed. The result illustrated that the SPME direct measurement method provided both theoretical accuracy and simplicity in such applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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.
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 tête enseignante, 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 ».