Analysis of Protein Expression in Brain Tissue by ELISA
Notice bibliographique
Résumé
The enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) technique offers a sensitive, simple, and versatile method for quantifying as little as 100 pg of target protein in mixed cell or tissue lysates. A further advantage to the protocol is the ability to process rapidly and reproducibly large numbers of samples with minimal equipment requirements. The underlying principle depends on formation of an antigen-antibody complex immobilized on plastic microtitre plates. Figure 1 illustrates the basic methodology. In the antibody-sandwich ELISA, a primary antibody directed against a protein of interest is bound (adsorbed) to the bottom of a polystyrene well (Fig. 1 A). A mixed protein lysate is added to the well and the target protein is “captured” onto the solid phase by interaction with the capture antibody (Fig. 1 B). A second antibody recognizing a different antigenic determinant on the target protein is added (Fig. 1 C). The resulting antibody-antigen-antibody sandwich is detected with an enzyme-linked secondary antibody (Fig. 1 D) followed by incubation with a suitable enzyme substrate. Substrate hydrolysis results in a detectable color change (Fig. 1 E) and is proportional to the amount of captured protein. At each step, the antibody sandwich is separated simply and effectively from unbound conjugate by repeated washes. Sensitivity can be increased further by secondary and tertiary immunogenic enhancement.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,005 |
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 ».