Deterministic error propagation in ITC: Revealing multi-fold errors in Kd values under standard conditions
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
Accurate determination of the equilibrium dissociation constant ( K d ) is essential in fields such as drug discovery and molecular diagnostics, where a rigorous understanding of molecular interactions drives critical decisions. Among established techniques, isothermal titration calorimetry (ITC) is highly valued for its ability to directly capture binding thermodynamics without the need for labeling or immobilization. However, while ITC is often praised for its precision, potential inaccuracies due to the systematic errors in experimental variables (analyte concentrations and measured heat) are frequently overlooked. One key reason for this oversight is the lack of a deterministic framework that explicitly demonstrates how ITC-derived K d values can be affected by these errors. To address this gap, we derived a closed-form mathematical model for error propagation in ITC-based K d determination, quantifying the impact of inaccuracies in analyte concentrations and measured heat on the resulting K d . This framework provides a robust foundation for understanding and predicting the influence of these systematic errors on K d accuracy. Using this solution, we demonstrate that even within the conventionally recommended c -value range of 10–100, expected systematic errors in concentrations and heat can potentially lead to significant multi-fold deviations in K d . These findings underscore the need for quantitative accuracy assessments in ITC experiments and highlight the importance of developing practical tools to support such evaluations.
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.
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 découle