Empirical predictor of conditions that support ideal‐filter capillary electrophoresis
Notice bibliographique
Résumé
Ideal-filter CE (IFCE) is a method for the selection of affinity binders for protein targets from oligonucleotide libraries, for example, random-sequence oligonucleotide libraries and DNA-encoded libraries, in a single step of partitioning. In IFCE, protein-oligonucleotide complexes and unbound oligonucleotides move in the opposite directions, facilitating very high efficiency of their partitioning. For any given protein target and oligonucleotide library, protein-oligonucleotide complexes and unbound oligonucleotides move in the opposite directions only for a limited range of EOF mobilities, which, in turn, corresponds to a limited range of pH and ionic strength values of the running buffer. Rational design of IFCE-based partitioning requires a priori knowledge of this range of pH and ionic strength values, and here we introduce an approach to predict this range for a given type of the running buffer. The approach involves measuring EOF mobilities for a relatively wide range of pH and ionic strength (I) values and finding an empirical predictor function that related the EOF mobility with pH and ionic strength. In this work, we developed a predictor function for a running buffer (Tris-HCl) that is commonly used in CE-based partitioning of affinity binders for protein targets. This predictor function can be immediately used for the rational design of IFCE-based partitioning in this running buffer, while the described approach will be used to develop predictor functions for other types of running buffer if needed.
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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 | 0,003 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».