Survey of peptide quantification methods and comparison of their reproducibility: A case study using oxytocin
Notice bibliographique
Résumé
USP's peptide reference standards content is typically determined using an HPLC assay against an external standard for which the purity was determined by a mass balance approach. To explore the use of other analytical methods, the USP Biologics Department conducted a multi-laboratory collaborative study. The study determined the inter-laboratory variability for peptide quantitation using the following methods: HPLC assay, quantitative nuclear magnetic resonance (qNMR) spectroscopy, or amino acid analysis (AAA). The three methods were compared with regard to their suitability for quantitation of the nonapeptide oxytocin. In this study, the HPLC assay method using the same peptide bulk material as the standard showed the lowest inter-lab variability. The coefficient of variation (%CV) was calculated without counting the uncertainty associated with the purity assignment of the standard with mass balance. The proton qNMR method is a direct measurement of the peptide against an internal standard, which is not difficult to perform under common laboratory conditions. Because of the simpler operation and shorter analytical time, qNMR as a primary method for peptide reference standard value assignment deserves further exploration.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».