Assessing Accuracy of an Analytical Method in silico: Application to “Accurate Constant via Transient Incomplete Separation” (ACTIS)
Notice bibliographique
Résumé
Analytical methods may not have reference standards required for testing their accuracy. We postulate that 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 multi-fold ranges of parameters, 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.
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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 | 0,015 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».