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Enregistrement W4410307437 · doi:10.26434/chemrxiv-2025-x5fh2

Increasing the Throughput of CE-SDS Experiments for the Determination of Purity in Biotherapeutic Products – A Bridging Case Study

2025· preprint· en· W4410307437 sur OpenAlexaff
George M. Bou-Assaf, Dana Tribby, M. de los Santos

Notice bibliographique

RevueChemRxiv · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueViral Infectious Diseases and Gene Expression in Insects
Établissements canadiensSciex (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBridging (networking)ThroughputChemistryChromatographyComputer scienceProcess engineeringEngineeringComputer networkTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Capillary electrophoresis sodium dodecyl sulfate (CE-SDS) is a workhorse method for the characterization of purity and impurities attributes of biotherapeutic products. In this study, we compared the performance, throughput, and precision of two instruments manufactured by Sciex: the newly developed BioPhase 8800 and the classical PA800+. Four different monoclonal antibodies, anonymized as mAb A-D, were analyzed under reducing and non-reducing conditions and with manual and automated sample preparation on both instruments. In addition, a design of experiment (DoE) study was carried out to fully exploit the high throughput capabilities of the BioPhase 8800. Results demonstrate that data generated on the BioPhase 8800 were highly comparable to those obtained on the PA800+ instrument and that high precision was easily achievable with both manual and automated sample preparation. Moreover, because the throughput of the BioPhase 8800 is 8-fold higher than that of the PA800+, screening and DoE studies become a mainstream application of CE-SDS experiments.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,315 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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