Global multi-method analysis of interaction parameters for reversibly self-associating macromolecules at high concentrations
Notice bibliographique
Résumé
Weak macromolecular interactions assume a dominant role in the behavior of highly concentrated solutions, and are at the center of a variety of fields ranging from colloidal chemistry to cell biology, neurodegenerative diseases, and manufacturing of protein drugs. They are frequently measured in different biophysical techniques in the form of second virial coefficients, and nonideality coefficients of sedimentation and diffusion, which may be related mechanistically to macromolecular distance distributions in solution and interparticle potentials. A problem arises for proteins where reversible self-association often complicates the concentration-dependent behavior, such that grossly inconsistent coefficients are measured in experiments based on different techniques, confounding quantitative conclusions. Here we present a global multi-method analysis that synergistically bridges gaps in resolution and sensitivity of orthogonal techniques. We demonstrate the method with a panel of monoclonal antibodies exhibiting different degrees of self-association. We show how their concentration-dependent behavior, examined by static and dynamic light scattering and sedimentation velocity, can be jointly described in a self-consistent framework that separates nonideality coefficients from self-association properties, and thereby extends the quantitative interpretation of nonideality coefficients to probe dynamics in highly concentrated protein solutions.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».