Fractionation and online mass spectrometry based on imaged capillary isoelectric focusing (icIEF) for characterizing charge heterogeneity of therapeutic antibody
Notice bibliographique
Résumé
Imaged capillary isoelectric focusing (icIEF) technology has been proved to be robust for the characterization of protein charge heterogeneity due to its high-resolution pI discrimination and high-throughput. Although high performance liquid chromatography (HPLC) tandem mass spectrometry (MS) and offline fraction collection technologies including isoelectric focusing (IEF), ion exchange chromatography (IEX) and free flow electrophoresis (FFE) have been widely utilized for protein charge variant characterization, there are a few applications of MS coupling with icIEF as a front-separation technique and related fractionation technologies for protein charge heterogeneity. However, the application of icIEF-MS has been much less frequent due to difficulties in MS interface, compatible ampholyte and coated capillary cartridge designation, ultimately impeding the breadth of icIEF applications in protein charge heterogeneity. In this study, a therapeutic monoclonal antibody (mAb-M-AT) was used for its charge variant characterization on an integrated icIEF platform with functions including analytical profiling, MS online coupling and fraction collection for charge heterogeneities. The main protein component and its four charge variants were identified using direct icIEF-MS coupling. Additionally, the two major acidic and basic charge variants were collected using preparative fractionation after the protein focused in the separation capillary. The identity of the fractions was confirmed by LC-MS at intact protein level and the results were consistent with those using icIEF-MS online coupling. The multiple operation modes of the icIEF platform described above can be rapidly and flexibly switched just by changing customized capillary separation cartridges without drastically altering instrument configuration. The whole workflow of icIEF-based profiling, fractionation and MS online coupling for protein heterogeneity is straightforward, reliable, and accurate, thus providing comprehensive solutions for in-depth protein heterogeneity characterization.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».