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Enregistrement W4321493926 · doi:10.1021/acs.analchem.2c05003

Apparatus for Automated Continuous Hydrogen Deuterium Exchange Mass Spectrometry Measurements from Milliseconds to Hours

2023· article· en· W4321493926 sur OpenAlexafffund
Joseph F. Anacleto, Cristina Lento, Vladimir Sarpe, Ayesha Maqsood, Banafsheh Mehrazma, David C. Schriemer, Derek J. Wilson

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMass Spectrometry Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of CalgaryYork University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésHydrogen–deuterium exchangeChemistryMillisecondMass spectrometryDeuteriumWorkflowCharacterization (materials science)RangingHydrogenBiological systemNanotechnologyAnalytical Chemistry (journal)ChromatographyComputer scienceNuclear physicsPhysicsDatabase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydrogen deuterium exchange mass spectrometry (HDX-MS) is a rapidly growing technique for protein characterization in industry and academia, complementing the "static" picture provided by classical structural biology with information about the dynamic structural changes that accompany biological function. Conventional hydrogen deuterium exchange experiments, carried out on commercially available systems, typically collect 4-5 exchange timepoints on a timescale ranging from tens of seconds to hours using a workflow that can require 24 h or more of continuous data collection for triplicate measurements. A small number of groups have developed setups for millisecond timescale HDX, allowing for the characterization of dynamic shifts in weakly structured or disordered regions of proteins. This capability is particularly important given the central role that weakly ordered protein regions often play in protein function and pathogenesis. In this work, we introduce a new continuous flow injection setup for time-resolved HDX-MS (CFI-TRESI-HDX) that allows automated, continuous or discrete labeling time measurements from milliseconds to hours. The device is composed almost entirely of "off-the-shelf" LC components and can acquire an essentially unlimited number of timepoints with substantially reduced runtimes compared to conventional systems.

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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,011

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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