Optimization of an in vitro assay methodology for competitive binding of thyroidogenic xenobiotics with thyroxine on human transthyretin and albumin
Notice bibliographique
Résumé
Thyroid hormones (THs) are involved in the regulation of many physiological processes in vertebrates. Competition for TH binding sites on serum transport proteins can interfere with delivery of THs to target tissues, and this is a potential mechanism of action of exogenous thyroidogenic substances. To date, detailed accounts of in vitro methods for competitive binding with THs on TH transport proteins (human or wildlife) are sparse. In the limited number of published studies on in vitro radio-labelled TH-TH transport protein interactions, method descriptions were brief and with insufficient details for successful replication. Furthermore, upon review of these methodologies, we identified several opportunities for optimization. The present study addresses the methodological deficiencies and describes, in detail, a fully optimized and validated competitive T4 radio-ligand binding assay with human transthyretin (TTR) and albumin (ALB). •Significant improvements were made over previous methods, including better maintenance of protein stability and enhanced measurement of competition between different ligands. •Sample size was reduced to allow use of small pre-packed size exclusion chromatography columns, which eliminates the rinsing step during the separation procedure. •The assay was parameterized for use with T4 and human TTR and ALB.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».