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Enregistrement W3208697730 · doi:10.22541/au.162742356.68704724/v1

Epitope Screening Using Hydrogen/Deuterium Exchange Mass Spectrometry (HDX-MS): An Optimized Workflow for Accelerated Evaluation of Lead Monoclonal Antibodies

2021· preprint· en· W3208697730 sur OpenAlexaff
Shaolong Zhu, Peter Liuni, Tricia Chen, Camille Houy, Derek J. Wilson, Andrew James

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMonoclonal and Polyclonal Antibodies Research
Établissements canadiensYork UniversitySanofi (Canada)
Organismes subventionnairesSanofi PasteurSanofi
Mots-clésEpitopeMonoclonal antibodyEpitope mappingWorkflowHydrogen–deuterium exchangeComputational biologyComputer scienceChemistryMass spectrometryAntigenAntibodyChromatographyBiologyImmunologyDatabase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Epitope mapping is an increasingly important aspect of biotherapeutic and vaccine development. Recent advances in therapeutic antibody design and production has enabled candidate mAbs to be identified at a rapidly increasing rate resulting in a significant bottleneck in the characterization of ‘structural’ epitopes, that are challenging to determine using existing high throughput epitope mapping tools. Here, Hydrogen/Deuterium Exchange Mass Spectrometry (HDX-MS) epitope screening workflow was introduced that is well suited for accelerated characterization of epitopes with a common antigen. Main methods and major results: The method is demonstrated on set of 6 candidate mAbs targeting Pertactin (PRN). Using this approach, five of the six epitopes was unambiguously determined using two HDX mixing timepoints in 24 hours total run time, corresponding to substantial decrease in the instrument time required to map a single epitope using conventional HDX workflows. Conclusion: An accelerated HDX-MS epitope screening workflow was developed. The two-timepoint ‘screening’ workflow mapped all six mAbs and generated high confidence epitopes for five of the six mAbs assayed. The substantial improvement in the rate of data collection can advance HDX-MS for higher throughput investigations supporting the ability to evaluate a broader number of mAb candidates at an earlier stage of vaccine development.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,227
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,195 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2021
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