A systematic study of glycopeptide esterification for the semi‐quantitative determination of sialylation in antibodies
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: In the expression of recombinant proteins, an important parameter to control or influence is their level of sialylation. Matrix-assisted laser desorption/ionization time-of-flight (MALDI-TOF) mass spectrometric (MS) methods tend to either underestimate (positive mode) or overestimate (negative mode) the content of sialylated vs. neutral glycans in glycoproteins. Esterification methods have been developed for free sialylated glycans and sialylated Asn-glycans, allowing these acidic groups to ionize with the same efficiency as neutral sugars. METHODS: Here we describe a method which modifies glycopeptides by esterification. This simple procedure is applied to glycopeptides isolated from tryptic digests of monoclonal antibodies (mAbs), some highly sialylated. To better understand the effect of esterification on the peptide backbone, synthetic EEQYNSTYR was esterified and studied by tandem mass spectrometry (MS/MS). Acetamidation of EEQYNSTYR was also studied as some mAb samples had been overalkylated prior to tryptic digestion. RESULTS: As a general trend, ethyl-esterification or lactonization is observed for each sialic acid on glycoforms of EEQYNSTYR (the N-glycosylated tryptic peptide of IgG Fc), depending on the branching position of the sialic acid (α2,3 or α2,6). Esterification also affects the carboxyl groups in the peptide, including the C-terminal COOH. CONCLUSIONS: For antibody analysis, MALDI-MS ion abundances give a better semi-quantitative estimate of sialylation levels for esterified than for unreacted glycopeptides. The method is simple to use and helps to differentiate the branching patterns of sialic acids in antibodies.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».