A Browser‐Based Tool for Assessing Accuracy of Isothermal Titration Calorimetry‐Derived Parameters: <i>K</i><sub>d</sub>, Δ<i>H</i>°, and <i>n</i>
Notice bibliographique
Résumé
Accurate determination of equilibrium dissociation constants (Kd) is essential for decision‐making in drug discovery and diagnostics development. Isothermal titration calorimetry (ITC), which requires no reactant labeling or immobilization, is commonly used to validate Kd values from high‐throughput screens. Yet, like other methods, ITC results can be skewed by systematic errors in reactant concentrations, a fact that is often overlooked, potentially leading to misinformed decisions. To address this, accuracy confidence intervals (ACI)‐ITC is developed, a browser‐based tool that calculates ACI for ITC‐derived parameters, offering probabilistic ranges for the true values of Kd, enthalpy change (ΔH°), and binding stoichiometry (n). Unlike traditional confidence intervals that consider only random errors, ACI‐ITC explicitly accounts for systematic errors, providing a more accurate framework to assess experimental reliability. Alongside a user‐friendly interface, it offers detailed guidance for determining uncertainties in concentrations and heat, which are critical inputs for assessing measurement accuracy. The tool's browser‐based accessibility (https://aci.sci.yorku.ca) eliminates the need for specialized installation, enabling cross‐platform compatibility and streamlining accuracy assessments. By highlighting the importance of systematic errors and providing a structured approach for their evaluation, ACI‐ITC supports more robust conclusions, fosters better‐informed decisions based on ITC measurements, and enhances the reliability of research findings.
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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 | 0,008 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,071 | 0,038 |
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 ».