Determination of the degree of PEGylation of protein bioconjugates using data from proton nuclear magnetic resonance spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
The average number of methoxy poly(ethylene glycol) (mPEG) chains grafted to a protein – also known as the degree of PEGylation – is a fundamental parameter for characterizing a bioconjugate. The degree of PEGylation is typically determined by chromatographic or electrophoretic methods, which are subject to certain biases. This contribution describes an analytical approach alongside technical precautions for quantitatively determining the degree of PEGylation of protein bioconjugates by 1 H NMR spectroscopy. An accompanying dataset, corresponding to the raw 1 H NMR spectra of thirteen bioconjugates with different degrees of PEGylation and different mPEG molecular weights, is provided for the reader to become familiar with the analysis. The exemplary bioconjugate system used in this Data article is the enzyme glutamate dehydrogenase (GDH) modified with multiple copies of mPEG (0.5–20 kDa). These bioconjugates correspond to those discussed in-depth in the article “Mechanisms of activity loss for a multi-PEGylated protein by experiment and simulation” by Zaghmi et al., 2019 The described approach to calculate degree of PEGylation is quantitative, applicable to other proteins, and can be adapted to other types of polymers.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».