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Enregistrement W2089575266 · doi:10.1021/pr034114w

Capillary Isoelectric Focusing with Laser-Induced Fluorescence Whole Column Imaging Detection as a Tool To Monitor Reactions of Proteins

2004· article· en· W2089575266 sur OpenAlexaff
Zhen Liu, Janusz Pawliszyn

Notice bibliographique

RevueJournal of Proteome Research · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMass Spectrometry Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIsoelectric focusingDenaturation (fissile materials)ChemistryIsoelectric pointChromatographyFluorescenceUreaBiomoleculeLaser-induced fluorescenceChemical kineticsKineticsChemical reactionAnalytical Chemistry (journal)BiochemistryNuclear chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Capillary isoelectric focusing (CIEF) with laser-induced fluorescence (LIF) whole column imaging detection (WCID) has the characteristics of high resolution, high speed and high sensitivity for separation of amphoteric biomolecules. These features enable a CIEF-LIF-WCID system to monitor the dynamic process of a protein reaction. The reaction can be a physical change or a chemical reaction, provided that the kinetics of the reaction is slower than the focusing speed or that the intermediates involved have long enough life-span compared to the analysis time. The processes of denaturation (a physical reaction), reduction and carbamylation (both chemical reactions) were dynamically monitored. The CIEF profiles at successive reaction times clearly displayed the formation of different products at different stages. At incomplete denaturation, intermediates with higher apparent pI values relative to the products at complete denaturation were detected. Carbamylation products of a protein were detected when the protein reacted with a urea solution that had prepared three months earlier, exhibiting gradually decreased pI values. Mechanisms involved in these reactions were rationalized. A combined mechanism of denaturation and reduction was suggested to explain the denaturing process under high concentrations of urea. Potential applications and critical factors to manipulate these reactions were also discussed.

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)0,001
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,485

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,306 · 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

Citations33
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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