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 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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».