Revealing Equilibrium and Rate Constants of Weak and Fast Noncovalent Interactions
Notice bibliographique
Résumé
Rate and equilibrium constants of weak noncovalent molecular interactions are extremely difficult to measure. Here, we introduced a homogeneous approach called equilibrium capillary electrophoresis of equilibrium mixtures (ECEEM) to determine k(on), k(off), and K(d) of weak (K(d) > 1 μM) and fast kinetics (relaxation time, τ < 0.1 s) in quasi-equilibrium for multiple unlabeled ligands simultaneously in one microreactor. Conceptually, an equilibrium mixture (EM) of a ligand (L), target (T), and a complex (C) is prepared. The mixture is introduced into the beginning of a capillary reactor with aspect ratio >1000 filled with T. Afterward, differential mobility of L, T, and C along the reactor is induced by an electric field. The combination of differential mobility of reactants and their interactions leads to a change of the EM peak shape. This change is a function of rate constants, so the rate and equilibrium constants can be directly determined from the analysis of the EM peak shape (width and symmetry) and propagation pattern along the reactor. We proved experimentally the use of ECEEM for multiplex determination of kinetic parameters describing weak (3 mM > K(d) > 80 μM) and fast (0.25 s ≥ τ ≥ 0.9 ms) noncovalent interactions between four small molecule drugs (ibuprofen, S-flurbiprofen, salicylic acid and phenylbutazone) and α- and β-cyclodextrins. The affinity of the drugs was significantly higher for β-cyclodextrin than α-cyclodextrin and mostly determined by the rate constant of complex formation.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».