Direct Injection Mass Spectrometry and iFishMass for the High-Throughput Analysis of Antibody Modifications
Notice bibliographique
Résumé
High-throughput analysis has become a critical component in chemical biology and analytical chemistry due to the large libraries of compounds that are screened every day for drug development. Mass spectrometry (MS)-based proteomics is the methodology of choice for large-scale identification and quantification of protein modifications, both chemically deposited and biological post-translational modifications (PTMs). With the advent of antibody drug conjugates (ADCs) and other novel protein-based conjugates, the demand for such an analysis has skyrocketed. Here, we present a new protocol that achieves quantitative data for modified peptides in approximately 30 s of MS acquisition time. This platform includes a direct injection MS approach coupled with new software named iFishMass to extract targeted signals from hundreds of runs. iFishMass automatically generates plots and statistics. This platform will enable a faster analysis of synthetic modifications installed on monoclonal antibodies to create ADCs, and it is potentially scalable to biological PTMs. Sample preparation can be parallelized for 384 samples by using multichannel pipettes and 96-well plates, paving the way to an inexpensive but effective platform for high-throughput screening of conjugation sites on proteins.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».