Slow-Equilibration Approximation in Kinetic Size Exclusion Chromatography
Notice bibliographique
Résumé
Kinetic size exclusion chromatography with mass spectrometry detection (KSEC-MS) is a solution-based label-free approach for studying kinetics of reversible binding of a small molecule to a protein. Extraction of kinetic data from KSEC-MS chromatograms is greatly complicated by the lack of separation between the protein and protein-small molecule complex. As a result, a sophisticated time-consuming numerical approach was used for the determination of rate constants in the proof-of-principle works on KSEC-MS. Here, we suggest the first non-numerical (analytical) approach for finding rate constants of protein-small molecule interaction from KSEC-MS data. The approach is based on the slow-equilibration approximation, which is applicable to KSEC-MS chromatograms that reveal two peaks. The analysis of errors shows that the slow-equilibration approximation guarantees that the errors in the rate constants are below 20% if the ratio between the characteristic separation and equilibration times does not exceed 0.1. The latter condition can typically be satisfied for specific interactions such as receptor-ligand or protein-drug. The suggested analytical solution equips analytical scientists with a simple and fast tool for processing KSEC-MS data. Moreover, a similar approach can be potentially developed for kinetic analysis of protein-small molecule binding by other kinetic-separation methods such as nonequilibrium capillary electrophoresis of equilibrium mixtures (NECEEM).
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».