A Practical Approach to Quantitatively Assessing Equilibrium-Constant Accuracy from a Single Binding Isotherm
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Equilibrium constants are essential for understanding and predicting the behavior of chemical systems across various scientific disciplines. Traditionally, these constants are computed via nonlinear regression of reaction isotherms, which show the dependence of the unreacted fraction of one reactant on the total concentration of another reactant. However, while these equilibrium constants can be precise (with small random errors), they may also be grossly inaccurate (with large systematic errors), leading to potential misinterpretations. Although some statistical methods exist for assessing the accuracy of nonlinear regression, their limited practicality for molecular scientists has resulted in their neglect by this research community. The objective of this work is to develop a practical method for quantitatively assessing the accuracy of equilibrium constants that could be easily understood and immediately adopted by researchers routinely determining these constants. Our approach integrates error-propagation and regression-stability analyses to establish the accuracy confidence interval (ACI)─a range within which the true value of the computed parameter lies with a defined probability. In a proof-of-principle study, we applied this approach to develop a workflow for determining the ACI of the equilibrium dissociation constant ( K d ) of affinity complexes from a single binding isotherm. We clearly explained how the input parameters for this workflow can be determined, and finally, we have implemented this workflow in a user-friendly web application ( https://aci.sci.yorku.ca ) to facilitate its immediate adoption by molecular scientists, regardless of their mathematical and computer proficiency. We further conducted three case studies exemplifying the use of the ACI in the context of simultaneous assessment of precision and accuracy of determined K d values. By understanding the ACI of equilibrium constants and other parameters computed through nonlinear regression, researchers can avoid misconceptions that arise from relying solely on precision.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle