Differential Binding Models for Direct and Reverse Isothermal Titration Calorimetry
Notice bibliographique
Résumé
Isothermal titration calorimetry (ITC) is a technique to measure the stoichiometry and thermodynamics from binding experiments. Identifying an appropriate mathematical model to evaluate titration curves of receptors with multiple sites is challenging, particularly when the stoichiometry or binding mechanism is not available. In a recent theoretical study, we presented a differential binding model (DBM) to study calorimetry titrations independently of the interaction among the binding sites (Herrera, I.; Winnik, M. A. J. Phys. Chem. B 2013, 117, 8659-8672). Here, we build upon our DBM and show its practical application to evaluate calorimetry titrations of receptors with multiple sites independently of the titration direction. Specifically, we present a set of ordinary differential equations (ODEs) with the general form d[S]/dV that can be integrated numerically to calculate the equilibrium concentrations of free and bound species S at every injection step and, subsequently, to evaluate the volume-normalized heat signal (δQ(V) = δq/dV) of direct and reverse calorimetry titrations. Additionally, we identify factors that influence the shape of the titration curve and can be used to optimize the initial concentrations of titrant and analyte. We demonstrate the flexibility of our updated DBM by applying these differentials and a global regression analysis to direct and reverse calorimetric titrations of gadolinium ions with multidentate ligands of increasing denticity, namely, diglycolic acid (DGA), citric acid (CIT), and nitrilotriacetic acid (NTA), and use statistical tests to validate the stoichiometries for the metal-ligand pairs studied.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».