Biomolecular Interaction Analysis Using an Optical Surface Plasmon Resonance Biosensor: The Marquardt Algorithm vs Newton Iteration Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
Kinetic analysis of biomolecular interactions are powerfully used to quantify the binding kinetic constants for the determination of a complex formed or dissociated within a given time span. Surface plasmon resonance biosensors provide an essential approach in the analysis of the biomolecular interactions including the interaction process of antigen-antibody and receptors-ligand. The binding affinity of the antibody to the antigen (or the receptor to the ligand) reflects the biological activities of the control antibodies (or receptors) and the corresponding immune signal responses in the pathologic process. Moreover, both the association rate and dissociation rate of the receptor to ligand are the substantial parameters for the study of signal transmission between cells. A number of experimental data may lead to complicated real-time curves that do not fit well to the kinetic model. This paper presented an analysis approach of biomolecular interactions established by utilizing the Marquardt algorithm. This algorithm was intensively considered to implement in the homemade bioanalyzer to perform the nonlinear curve-fitting of the association and disassociation process of the receptor to ligand. Compared with the results from the Newton iteration algorithm, it shows that the Marquardt algorithm does not only reduce the dependence of the initial value to avoid the divergence but also can greatly reduce the iterative regression times. The association and dissociation rate constants, ka, kd and the affinity parameters for the biomolecular interaction, KA, KD, were experimentally obtained 6.969×10(5) mL·g(-1)·s(-1), 0.00073 s(-1), 9.5466×10(8) mL·g(-1) and 1.0475×10(-9) g·mL(-1), respectively from the injection of the HBsAg solution with the concentration of 16 ng·mL(-1). The kinetic constants were evaluated distinctly by using the obtained data from the curve-fitting results.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».