Fluorescence polarization detection for affinity capillary electrophoresis
Notice bibliographique
Résumé
Affinity capillary electrophoresis (ACE) with laser-induced fluorescence polarization (LIFP) detection is described, with examples of affinity interaction studies. Because fluorescence polarization is sensitive to changes in the rotational motion arising from molecular association or dissociation, ACE-LIFP is capable of providing information on the formation of affinity complexes prior to or during CE separation. Unbound, small fluorescent probes generally have little fluorescence polarization because of rapid rotation of the molecule in solution. When the small fluorescent probe is bound to a larger affinity agent, such as an antibody, the fluorescence polarization (and anisotropy) increases due to slower motion of the much larger complex molecule in the solution. Fluorescence polarization results are obtained by simultaneously measuring fluorescence intensities of vertical and horizontal polarization planes. Applications of CE-LIFP to both strong and weak binding systems are discussed with antibody-antigen and DNA-protein binding as examples. For strong affinity binding, such as between cyclosporine and its antibody, complexes are formed prior to CE-LIFP analysis. For weaker binding, such as between single-stranded DNA and its binding protein, the single-stranded DNA binding protein is added to the CE separation buffer to enhance dynamic formation of affinity complexes. Both fluorescence polarization (and anisotropy) and mobility shift results are complementary and are useful for immunoassays and binding studies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,009 |
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 ».