High efficiency reduction capability for the formation of Fab׳ antibody fragments from F(ab)2 units
Notice bibliographique
Résumé
Antibodies have widespread applications in areas ranging from therapeutics to chromatography and protein microarrays. Certain applications require only the fragment antigen-binding (Fab) units of the protein. This study compares the cleavage efficacy of dithiothreitol (DTT), mercaptoethylamine (MEA), and dithiobutylamine (DTBA) – a relatively new reducing agent synthesized in 2012. Pseudo-first order kinetic analyses show DTBA to be ~213 times faster than DTT and ~71 times faster than MEA in the formation of Fab׳ antibody fragments from polyclonal rabbit antibodies. Monoclonal mouse antibodies were also used to show the feasibility of the reduction process on antibodies from a different species and with a different clonality. DTBA cleaved the monoclonal mouse F(ab)2 units most efficiently, ~2 times faster than DTT ~10 times faster than MEA. Due to the extremely quick reactivity of all the reducing agents in the first five minutes of monoclonal antibody reductions as well as for the DTBA reductions of the polyclonal rabbit antibodies, the pseudo-first order kinetic analyses should be interpreted qualitatively for these results. Nucleophilic sulfides on Fab׳ fragments are preserved in the DTBA reduction process, demonstrated by their reactivity with Ellman׳s reagent. Degradation of the Fab׳ fragments was observed with the monoclonal mouse antibodies after reduction with DTBA or DTT. In conclusion, DTBA is the more efficient reducing agent compared to DTT and MEA, however, the reduction process should be optimized as degradation of the Fab׳ fragments is possible.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».