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Enregistrement W2334773060 · doi:10.1021/mp500658w

Effect of Polyethylene Glycol Conjugation on Conformational and Colloidal Stability of a Monoclonal Antibody Antigen-Binding Fragment (Fab′)

2014· article· en· W2334773060 sur OpenAlexaff
Cristopher Roque, Anthony Sheung, Nausheen Rahman, Salvador F. Ausar

Notice bibliographique

RevueMolecular Pharmaceutics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMonoclonal and Polyclonal Antibodies Research
Établissements canadiensSanofi (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolyethylene glycolPEGylationChemistryPEG ratioCircular dichroismImmunoglobulin Fab FragmentsSteric effectsColloidBiophysicsChromatographyCrystallographyStereochemistryOrganic chemistryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We have investigated the effects of site specific "hinge" polyethylene glycol conjugation (PEGylation) on thermal, pH, and colloidal stability of a monoclonal antibody antigen-binding fragment (Fab') using a variety of biophysical techniques. The results obtained by circular dichroism (CD), ultraviolet (UV) absorbance, and fluorescence spectroscopy suggested that the physical stability of the Fab' is maximized at pH 6-7 with no apparent differences due to PEGylation. Temperature-induced aggregation experiments revealed that PEGylation was able to increase the transition temperature, as well as prevent the formation of visible and subvisible aggregates. Statistical comparison of the three-index empirical phase diagram (EPD) revealed significant differences in thermal and pH stability signatures between Fab' and PEG-Fab'. Upon mechanical stress, micro-flow imaging (MFI) and measurement of the optical density at 360 nm showed that the PEG-Fab' had significantly higher resistance to surface-induced aggregation compared to the Fab'. Analysis of the interaction parameter, kD, indicated repulsive intermolecular forces for PEG-Fab' and attractive forces for Fab'. In conclusion, PEGylation appears to protect Fab' against thermal and mechanical stress-induced aggregation, likely due to a steric hindrance mechanism.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,688

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,347 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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