Development and Characterization of Monoclonal Antibodies for Rapid Detection of <i>Acinetobacter baumannii</i>
Notice bibliographique
Résumé
Recently Acinetobacter baumannii has emerged as a dominant form of nosocomial infections worldwide. As such, diagnostic tools are urgently needed. Reported here is the development/characterization of two mouse monoclonal antibodies (MAbs), F241G3sc2 and F241G6sc2, against A. baumannii ATCC 19606 with clinical strain cross-reactivity. Specifically, both MAbs cross-reacted with 33% of tested A. baumannii clinical strains, without cross-reactivity against other tested species of Acinetobacter. However, further testing with additional clinical strains and species is needed. Taken together, these results demonstrate both antibodies specifically target A. baumannii. With lower limits of detection at 0.32 ng/μL, both MAbs proved highly sensitive. Co-immunoprecipitation assays/LC-MS/MS, dot blots, and ELISAs eliminated the most abundant surface protein, outer membrane protein A (OmpA), as a protein target. However, since most of the proteins within the A. baumannii proteome are uncharacterized, exact protein targets could not be confirmed. Overall, these MAbs demonstrate practical applications, including ELISA, Western blot analysis, and co-IP assays, suitable to address the urgency for rapid detection tools required for A. baumannii research.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».