Quantifying Protein Interactions with Isomeric Carbohydrate Ligands Using a Catch and Release Electrospray Ionization-Mass Spectrometry Assay
Notice bibliographique
Résumé
The application of a catch-and-release electrospray ionization mass spectrometry (CaR-ESI-MS) assay to quantify interactions between proteins and isomeric carbohydrate ligands is described. Absolute affinities for each ligand are determined from the abundance ratio of ligand-bound to free protein measured directly by ESI-MS and the relative abundances of the individual isomeric ligands, which are established by releasing the ligands, in their deprotonated form, from the protein using collision-induced dissociation (CID) and subjecting them to ion mobility separation (IMS) or another stage of CID to fragment the ions. Using Gaussian functions to represent the contributions of individual ligands to the arrival time distributions (ATDs) measured by IMS, the relative abundance of each ligand bound to the protein can be established. A modification of this method, suitable for cases where nonspecific ligand-protein binding occurs during the ESI process, is also described. In cases where the ATDs are not sufficiently different to distinguish the isomeric ligands, CID can establish the relative abundance of each ligand bound to the protein from the relative abundance of the resulting fragment ions. The implementation and reliability of the CaR-ESI-MS assay for the analysis of isomeric carbohydrate ligands is demonstrated using three carbohydrate-binding proteins, a single chain antibody, an antigen binding fragment, and a fragment of a bacterial toxin, and their interactions with isomeric carbohydrate ligands with affinities ranging from 10(3) to 10(5) M(-1).
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».