Measuring the Thermal Unfolding of Lysozyme: A Critical Comparison of Differential Scanning Fluorimetry and Differential Scanning Calorimetry
Notice bibliographique
Résumé
The thermal unfolding of lysozyme in aqueous solution has been analyzed by (nano) differential scanning fluorimetry (nanoDSF) and differential scanning calorimetry (DSC). In addition, dynamic light scattering (DLS) acquired in parallel to the DSF measurements, was used to confirm that the change in hydrodynamic radius upon unfolding is rather small (RH,f=1.75 nm in the folded state; and RH,u=1.91 nm in the unfolded state). NanoDSF measurements were evaluated to characterize the folding/unfolding transition within the classical two-state folding model. The temperature of unfolding (Tm) is found to be the most robust quantity. The unfolding enthalpy DHu and the change of specific heat were also obtained and errors in the range of 5–10% and 30–50% were determined, respectively. A comparison of thermodynamic parameters from nanoDSF and DSC measurements provides evidence for an increasing unfolding enthalpy DHu with protein concentration. A comparison with data from literature suggests that a weak association in the folded state can lead to the observed change of the unfolding enthalpy. For Δcp significantly higher values is deduced from the analysis of temperature dependent nanoDSF measurements (10 kJ/(K mol)) as compare to DSC (3–5 kJ/(K mol)).
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».