Bottom-up hydrogen deuterium exchange mass spectrometry: data analysis and interpretation
Notice bibliographique
Résumé
Hydrogen Deuterium Exchange (HDX) Mass Spectrometry (MS) is a sensitive analytical technique that provides information on protein conformation and dynamics in solution. It is commonly used in the study of protein-ligand and protein-protein interactions and more recently in the pharmaceutical industry for epitope mapping, screening drug candidates and in the comparison of biopharmaceuticals to biosimilars. HDX-MS monitors the exchange of protein backbone hydrogen atoms with deuterium in solution. Recent advancements in HDX automation and data analysis, have taken the emphasis off developing a fundamental understanding of HDX, which is still lacking. This tutorial review will cover the different mechanisms of exchange and how the exchange reaction is affected by various factors. We also explore the basis of data analysis and the difficulties that often arise in the interpretation of site-specific and segment-averaged HDX data, such as overlapping isotopic distributions and correct identification of peptides. Initial data analysis generates a list of peptides and the deuterium incorporation of each peptide at each labeling time point, i.e., a set of deuterium uptake profiles. Data interpretation and error analysis is subsequently required to ensure that deuterium uptake profiles accurately reflect conformational dynamics in solution. Finally, this review will also discuss the different ways in which HDX data can be represented and how the data can be interpreted.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».