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Enregistrement W4294739457 · doi:10.1038/s41598-022-19488-8

Highly sensitive characterization of non-human glycan structures of monoclonal antibody drugs utilizing tandem mass spectrometry

2022· article· en· W4294739457 sur OpenAlexafffund
Yi‐Min She, Shaojun Dai, Roger Y. Tam

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGlycosylation and Glycoproteins Research
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesHealth Canada
Mots-clésGlycanGlycomicsGlycosylationChemistryMonoclonal antibodyTandem mass spectrometryMass spectrometryImmunogenicityComputational biologyBiochemistryAntibodyChromatographyBiologyGlycoprotein

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Glycosylation is an important attribute of monoclonal antibodies (mAbs) for assessing manufacturing quality. Analysis of non-human glycans containing terminal galactose-α1,3-galactose and N-glycolylneuraminic acid is essential due to the potential immunogenicity and insufficient efficacy caused by mAb expression in non-human mammalian cells. Using parallel sequencing of isobaric glycopeptides and isomeric glycans that were separated by reversed-phase and porous graphitic carbon LC, we report a highly sensitive LC MS/MS method for the comprehensive characterization of low-abundance non-human glycans and their closely related structural isomers. We demonstrate that the straightforward use of high-abundance diagnostic ions and complementary fragments under the positive ionization low-energy collision-induced dissociation is a universal approach to rapidly discriminate branch-linkage structures of biantennary glycans. Our findings reveal the structural diversity of non-human glycans and sulfation of α-galactosylated glycans, providing both an analytical method and candidate structures that could potentially be used in the crucial quality control of therapeutic mAb products.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,283 · 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
GenreEmpirique

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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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