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Enregistrement W2041691792 · doi:10.1021/la902395v

Method for Studying Immunoglobulin G Binding on Hydrophobic Surfaces

2009· article· en· W2041691792 sur OpenAlexaff
Deqiang Yu, Raja Ghosh

Notice bibliographique

RevueLangmuir · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein purification and stability
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryMembranePapainChromatographySodium dodecyl sulfateMicroporous materialGel electrophoresisEnzymeBiochemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We used a reactant adsorptive membrane bioreactor separator (or RAMBS) system to examine hydrophobic interaction based binding of human immunoglobulin G (HIgG) on synthetic microporous membranes possessing tunable hydrophobicity. Membrane bound HIgG on being pulsed with papain resulted in Fab being obtained in the flowthrough with Fc remaining bound to the membrane. On the other hand, when membrane bound HIgG was pulsed with pepsin, Fc subfragments were obtained in the flowthrough with F(ab')(2) remaining bound to the membrane. These product profiles suggest that HIgG bound to the membrane through its middle region. Enzyme linked immunoadsorbent assay (ELISA), sodium dodecyl sulfate polyacrylamide gel electrophoresis (SDS-PAGE), and mass spectrometric analysis of eluate samples obtained from the RAMBS experiments provided evidence that the binding of HIgG took place primarily through the segment consisting of the hinge and C(H)2 domain of Fc. The experimental approach described in this paper could potentially be more widely applicable for studying protein interactions with membrane and surfaces in general.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,181
Score d'incertitude au seuil0,302

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,297 · 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 tête enseignante, 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

Citations21
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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