An integrated protocol based on workflows of imaged capillary isoelectric focusing (icIEF) for in-depth protein heterogenous characterization: High-efficient fractionation and online mass spectrometry detection
Notice bibliographique
Résumé
• An integrated icIEF protocol to study the charge heterogeneity of proteins • The protocol includes two workflows of icIEF fractionation and MS online • Established protocol with “Green Chemistry Concept” is robust for biopharma We present an integrated protocol for studying the charge heterogeneity of therapeutic proteins combining two workflows: imaged capillary isoelectric focusing (icIEF) with fractionation and online mass spectrometry (MS) detection on a single platform. This protocol enables both intact MS-based protein charge variant characterization and in-depth peptide mapping of collected fractions via high-performance liquid chromatography (HPLC) tandem mass spectrometry. Through systematic methodology validation, the platform is demonstrated to be robust, with step-by-step method development, standardized operating procedures (SOPs), exceptional reproducibility, and high sensitivity. Notably, this protocol facilitates icIEF-UV separation followed by either a fractionation scheme or MS online detection within a single platform, providing simplified workflows with reduced reagent consumption compared to traditional techniques. Embracing the "Green Chemistry" concept, the protocol addresses key challenges in biopharmaceutical discovery, quality control, and manufacturing, promoting sustainability throughout the process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».