Introducing Quantitative Assessment of Accuracy for the Equilibrium Constant of Affinity Complexes
Notice bibliographique
Résumé
The equilibrium constant of affinity complexes (Kd) is among the most frequently determined physicochemical parameters, with thousands of papers reporting Kd values monthly. Kd is classically computed via nonlinear regression of a binding isotherm and, while it can be precise, it is often inaccurate due to error amplification. Currently, no method exists for quantitatively assessing the accuracy of Kd — here, we fill this knowledge gap. We introduce the accuracy confidence interval (ACI): a range within which the accurate value of a parameter lies with a defined probability. We also present the “ACI-Concept”: a general approach for determining the ACI of parameters computed with correct nonlinear regression models. The ACI-Concept combines regression-stability and error-propagation analyses. We apply the ACI-Concept to develop a workflow for determining the ACI of Kd from a single binding isotherm. We verify this workflow with computer-simulated and experimental binding isotherms. Finally, we implement this workflow in a user-friendly web application (https://aci.sci.yorku.ca) to facilitate its fast adoption by the broad research community. Knowing the ACI of Kd and other parameters computed through nonlinear regression will help researchers avoid misconceptions that can arise when relying solely on precision.
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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 | 0,036 | 0,146 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».