Differential Binding Models for Isothermal Titration Calorimetry: Moving beyond the Wiseman Isotherm
Notice bibliographique
Résumé
We present a set of model-independent differential equations to analyze isothermal titration calorimetry (ITC) experiments. In contrast with previous approaches that begin with specific assumptions about the number of binding sites and the interactions among them (e.g., sequential, independent, cooperative), our derivation makes more general assumptions, such that a receptor with multiple sites for one type of ligand species (homotropic binding) can be studied with the same analytical expression. Our approach is based on the binding polynomial formalism, and the resulting analytical expressions can be extended to account for any number of binding sites and any type of binding interaction among them. We refer to the set of model-independent differential equations to study ITC experiments as a differential binding model (DBM). To demonstrate the flexibility of our DBM, we present the analytical expressions to study receptors with one or two binding sites. The DBM for a receptor with one site is equivalent to the Wiseman isotherm but with a more intuitive representation that depends on the binding polynomial and the dimensionless parameter c = K·MT, where K is the binding constant and MT the total receptor concentration. In addition, we show how to constrain the general DBM for a receptor with two sites to represent sequential, independent, or cooperative binding interactions between the sites. We use the sequential binding model to study the binding interaction between Gd(III) and citrate anions. In addition, we simulate calorimetry titrations of receptors with positive, negative, and noncooperative interactions between the two binding sites. Finally, we derive a DBM for titrations of receptors with n-independent binding sites.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».