Biosensor binding data and its applicability to the determination of active concentration
Notice bibliographique
Résumé
Protein concentration data are required for understanding protein interactions and are a prerequisite for the determination of affinity and kinetic properties. It is vital for the judgment of protein quality and for monitoring the effect of therapeutic agents. Protein concentration values are typically obtained by comparison to a standard and derived from a standard curve. The use of a protein standard is convenient, but may not give reliable results if samples and standards behave differently. In other cases, a standard preparation may not be available and has to be established and validated. Using surface plasmon resonance (SPR) biosensors, an alternative concentration method is possible. This method is called calibration-free concentration analysis (CFCA); it generates active concentration data directly and without the use of a standard. The active concentration of a protein is defined through its interaction with its binding partner. This concentration can differ from the total protein concentration if some protein fraction is incapable of binding. If a protein has several different binding sites, active concentration data can be established for each binding site using site-specific interaction partners. This review will focus on CFCA analysis. It will reiterate the theory of CFCA and describe how CFCA has been applied in different research segments. The major part of the review will, however, try to set expectations on CFCA and discuss how CFCA can be further developed for absolute and relative concentration measurements.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,006 |
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 ».