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Enregistrement W2476851737 · doi:10.1021/bk-2006-0934.ch001

Fishing for Proteins with Magnetic Cellulosic Nanocrystals

2006· book-chapter· en· W2476851737 sur OpenAlexafffund
R. H. Marchessault, Glen Bremner, Grégory Chauve

Notice bibliographique

RevueACS symposium series · 2006
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCharacterization and Applications of Magnetic Nanoparticles
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésSuperparamagnetismNanocrystalFerrousMagnetiteChemistryLigand (biochemistry)Materials scienceChemical engineeringCrystallographyNanotechnologyMagnetizationBiochemistryMagnetic fieldOrganic chemistryMetallurgyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A key to proteomics exploitation is magnetic separation of target proteins in a sea of others. The process is similar to fishing, where the target protein is like a specific type of fish. An antigen, covalently linked on a magnetic nanocrystal, is "the bait and hook"; the fishing line is simulated by an applied magnetic field. By selective binding the target protein can be caught, isolated and released from the nanocrystal support once the interaction of antigen-antibody is neutralized. Microcrystalline cellulose (MCC) is responsive to functionalization, as required to tether the desirable bioactive ligand. Chitin nanocrystals with some free surface amino groups are also as suitable as nanocrystal support. To render MCC magnetic, ferrous iron is adsorbed and converted to ferrous hydroxide, which is then oxidized with KNO3 to form superparamagnetic magnetite. From the magnetization curves, the particle size distribution and magnetite content of ferrites in the polysaccharide matrix can be derived. A trial fishing experiment to isolate a target protein used a magnetized MCC platform to which Protein A, a specific ligand of Immunoglobulin G, IgG, was attached. The resulting magnetic platform, captured the target IgG which was magnetically separated from the supernatant. IgG was isolated by screening the non-bonded interactions between IgG and its specific ligand.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,853
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,169
Écart entre enseignants0,163 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations7
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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