Applications of a Catch and Release Electrospray Ionization Mass Spectrometry Assay for Carbohydrate Library Screening
Notice bibliographique
Résumé
Applications of a catch and release electrospray ionization mass spectrometry (CaR-ESI-MS) assay for screening carbohydrate libraries against target proteins are described. Direct ESI-MS measurements were performed on solutions containing a target protein (a single chain antibody, an antigen binding fragment, or a fragment of a bacterial toxin) and a library of carbohydrates containing multiple specific ligands with affinities in the 10(3) to 10(6) M(-1) range. Ligands with moderate affinity (10(4) to 10(6) M(-1)) were successfully detected from mixtures containing >200 carbohydrates (at concentrations as low as 0.25 μM each). Additionally, the absolute affinities were estimated from the abundance of free and ligand-bound protein ions determined from the ESI mass spectrum. Multiple low affinity ligands (~10(3) M(-1)) were successfully detected in mixtures containing >20 carbohydrates (at concentrations of ~10 μM each). However, identification of specific interactions required the use of the reference protein method to correct the mass spectrum for the occurrence of nonspecific carbohydrate-protein binding during the ESI process. The release of the carbohydrate ligands, as ions, was successfully demonstrated using collision-induced dissociation performed on the deprotonated ions of the protein-carbohydrate complexes. The use of ion mobility separation, performed on deprotonated carbohydrate ions following their release from the complex, allowed for the positive identification of isomeric ligands.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».