Quantifying Carbohydrate–Protein Interactions by Electrospray Ionization Mass Spectrometry Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The development of analytical methods capable of characterizing carbohydrate-protein interactions, which are critical for many biological processes, represents an active area of research. Recently, the direct electrospray ionization mass spectrometry (ESI-MS) assay has emerged as a valuable tool for identifying and quantifying carbohydrate-protein complexes in vitro. The assay boasts a number of strengths, including its simplicity, speed, low level of sample consumption, and the unique ability to directly probe binding stoichiometry and to measure multiple binding equilibria simultaneously. Here, we describe the implementation of the direct ESI-MS assay for the determination of carbohydrate-protein binding stoichiometries and affinities. Common sources of error encountered with direct ESI-MS analysis of carbohydrate-protein interactions are identified along with strategies for minimizing their effects. The application of ESI-MS and a catch-and-release strategy for carbohydrate library screening are also described. The utility of the direct ESI-MS assay can be extended by combining the technique with competitive protein or ligand binding. An overview of these "indirect" ESI-MS methods is given, as well as examples of recent applications.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,008 | 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 ».