Simple Capillary Electrophoresis–Mass Spectrometry Method for Complex Glycan Analysis Using a Flow-Through Microvial Interface
Notice bibliographique
Résumé
A flow-through microvial is used to interface capillary electrophoresis and mass spectrometry (CE-MS) to develop a method for simultaneous profiling both neutral and sialylated glycans without derivatization or labeling. The CE separation was performed at near-zero electroosmotic flow in a capillary with neutral, hydrophilic coating, using 50 mM ammonium acetate in 20% methanol (pH 3.1) as the background electrolyte. The method was optimized with reversed CE polarity and negative ion ESI-MS. Enzymatically released N-glycans from human immunoglobulin G (IgG) were used as the test sample. The approach was also used to study the more complex N-glycans from recombinant human erythropoietin (rHuEPO) expressed in Chinese hamster ovary (CHO) cells. Glycoscreening of rHuEPO was performed using a triple quadrupole MS and an ultrahigh resolution TOF-MS. The high sensitivity and high mass accuracy of the TOF-MS revealed the presence of more than 70 glycans. Three mono- and di-sialylated tetra-antennary N-glycans and one mono-sialylated tri-antennary N-glycan of rHuEPO are reported for the first time. Further glycan heterogeneity was identified of the highly sialylated N-glycans of rHuEPO by extensive acetylation, Neu5Ac/Neu5Gc variation and the presence of N-acetyl-lactosamine repeats. For comparative purposes, porous graphitic carbon-based LC-MS/MS was also used to glycoprofile rHuEPO. This work demonstrates the potential of CE-MS to provide a comprehensive glycosylation profile with detailed features of the secondary glycan modifications. The CE-MS based method eliminates the need to label the N-glycans, as well as the requirement to desialylate before analysis, and could complement other established techniques for glycan characterization of therapeutic glycoproteins.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».