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Enregistrement W3047256625 · doi:10.1021/acs.analchem.0c02405

Assessing Accuracy of an Analytical Method <i>In Silico</i> : Application to “Accurate Constant via Transient Incomplete Separation” (ACTIS)

2020· article· en· W3047256625 sur OpenAlexafffund
Jean‐Luc Rukundo, J. C. Yves Le Blanc, Sven Kochmann, Sergey N. Krylov

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrical and Bioimpedance Tomography
Établissements canadiensSciex (Canada)York University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésChemistryTransient (computer programming)Separation (statistics)Constant (computer programming)In silicoSeparation methodChromatographyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Analytical methods may not have reference standards required for testing their accuracy. We postulate that the accuracy of an analytical method can be assessed in the absence of reference standards in silico if the method is built upon deterministic processes. A deterministic process can be precisely computer-simulated, thus allowing virtual experiments with virtual reference standards. Here, we apply this in silico approach to study “Accurate Constant via Transient Incomplete Separation” (ACTIS), a method for finding the equilibrium dissociation constant ( K d ) of protein–small-molecule complexes. ACTIS is based on a deterministic process: molecular diffusion of the interacting protein–small-molecule pair in a laminar pipe flow. We used COMSOL software to construct a virtual ACTIS setup with a fluidic system mimicking that of a physical ACTIS instrument. Virtual ACTIS experiments performed with virtual samples—mixtures of a protein and a small molecule with defined rate constants and, thus, K d of their interaction—allowed us to assess ACTIS accuracy by comparing the determined K d value to the input K d value. Further, the influence of multiple system parameters on ACTIS accuracy was investigated. Within multifold ranges of parameter values, the values of K d did not deviate from the input K d values by more than a factor of 1.25, strongly suggesting that ACTIS is intrinsically accurate and that its accuracy is robust. Accordingly, further development of ACTIS can focus on achieving high reproducibility and precision. We foresee that in silico accuracy assessment, demonstrated here with ACTIS, will be applicable to other analytical methods built upon deterministic processes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,307 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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