Measuring Rapid Time-Scale Reaction Kinetics Using Isothermal Titration Calorimetry
Notice bibliographique
Résumé
Isothermal titration calorimetry (ITC) is a powerful tool for acquiring both thermodynamic and kinetic data for biological interactions including molecular recognition and enzymatic catalysis. ITC-based kinetics measurements typically focus on reactions taking place over long time scales (tens of minutes or hours) in order to avoid complications due to the finite length of time needed detect heat flow in the calorimeter cell. While progress has been made toward analyzing more rapid reaction kinetics by ITC, the capabilities and limitations of this approach have not been thoroughly tested to date. Here, we report that the time resolution of commercial instruments is on the order of 0.2 s or less. We successfully performed rapid ITC kinetics assays with durations of just tens of seconds using the enzyme trypsin. This is substantially shorter than previous ITC enzyme measurements. However, we noticed that for short reaction durations, standard assumptions regarding the ITC instrument response led to significant deviations between calculated and measured ITC peak shapes. To address this issue, we developed an ITC empirical response model (ITC-ERM) that quantitatively reproduces ITC peak shapes for all reaction durations. Applying the ITC-ERM approach to another enzyme (prolyl oligopeptidase), we unexpectedly discovered non-Michaelis-Menten kinetics in short time-scale measurements that are absent in more typical long time-scale experiments and are obscured in short time-scale experiments when standard assumptions regarding the instrument response are made. This highlights the potential of ITC measurements of rapid time scale kinetics in conjunction with the ITC-ERM approach to shed new light on biological dynamics.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».