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Enregistrement W2034614180 · doi:10.1016/j.jasms.2010.07.008

Quantifying labile protein—Ligand interactions using electrospray ionization mass spectrometry

2010· article· en· W2034614180 sur OpenAlexaff
Amr El-Hawiet, Elena N. Kitova, Lan Liu, John S. Klassen

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society for Mass Spectrometry · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMass Spectrometry Techniques and Applications
Établissements canadiensAlberta Glycomics CentreUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryIsothermal titration calorimetryElectrospray ionizationMass spectrometryLigand (biochemistry)Protein ligandChromatographyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new electrospray ionization mass spectrometry (ES-MS) approach for quantifying protein-ligand complexes that are prone to in-source (gas-phase) dissociation is described. The method, referred to here as the reference ligand ES-MS method, is based on the direct ES-MS assay and competitive ligand binding. A reference ligand (L(ref)), which binds specifically to the protein (P), at the same binding site as the ligand (L) of interest, with known affinity and forms a stable protein-ligand complex in the gas phase, is added to the solution. The fraction of P bound to L(ref), which is determined directly from the ES mass spectrum, is sensitive to the fraction of P bound to L in solution and enables the affinity of P for L to be determined. A mathematical framework for the implementation of the method in cases where P has one or two specific ligand binding sites is given. Affinities of two carbohydrate-binding proteins, a single chain fragment of a monoclonal antibody and the lectin concanavalin A, for monosaccharide ligands are reported and the results are shown to agree with values obtained using isothermal titration calorimetry.

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)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations49
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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