Abstract 2766: Automation of linear range determination: Enzymatic progress curve applications
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To characterize modulators of enzymatic activity, a continuous assay format will quantify with confidence the initial reaction velocity far better than an end point assay. When the progress curve is linear from the start and remains linear throughout the experiment, a single end point reading can approximate the reaction rate, but a kinetic assay will provide the rate more accurately. However, if there is a delay in the onset of the reaction, or there are other changes in reaction rate over time, then a single end point reading is insufficient. Thus, important information about the reaction can be missed or mischaracterized. While visual inspection is the most common way to determine the range of the progress curve from which to extract rate information, this method is not practical when thousands of progress curves are generated in an experimental day. We have developed an automated protocol to streamline and optimize the process. The heuristic algorithm analyzes the progress curve to identify different regions for characterization (e.g. lag, primary rate, secondary rate, final plateau) and then extract rates of interest for each of these regions. These rates are subsequently used to measure the specific activity of the enzyme under various assay conditions, and to characterize the modulation of that activity: simple dose-response testing, mode of inhibition analysis, time-dependent inhibition determination, reversibility testing, determination of residence time for reversible inhibitors, and kinact/KI analysis for irreversible inhibitors. We describe the algorithm and several applications as they apply to protein kinases using the PhosphoSens assay platform from AssayQuant within the Analyze module of the Scigilian data analysis package. Citation Format: Earl William May, Daniel Urul, Susan Cornell-Kennon, Zhibing Lu, Erik Schaefer, Sam Hoare, France Laliberté, Quay Vong, Paul Payette, Jean Marois. Automation of linear range determination: Enzymatic progress curve applications [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2023; Part 1 (Regular and Invited Abstracts); 2023 Apr 14-19; Orlando, FL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2023;83(7_Suppl):Abstract nr 2766.
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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 | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,024 |
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 ».