A rapid field test for the measurement of bovine serum immunoglobulin G using attenuated total reflectance infrared spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Following the recent development of a new approach to quantitative analysis of IgG concentrations in bovine serum using transmission infrared spectroscopy, the potential to measure IgG levels using technology and a device better designed for field use was investigated. A method using attenuated total reflectance infrared (ATR) spectroscopy in combination with partial least squares (PLS) regression was developed to measure bovine serum IgG concentrations. ATR spectroscopy has a distinct ease-of-use advantage that may open the door to routine point-of-care testing. Serum samples were collected from calves and adult cows, tested by a reference RID method, and ATR spectra acquired. The spectra were linked to the RID-IgG concentrations and then randomly split into two sets: calibration and prediction. The calibration set was used to build a calibration model, while the prediction set was used to assess the predictive performance and accuracy of the final model. The procedure was repeated for various spectral data preprocessing approaches. RESULTS: For the prediction set, the Pearson's and concordance correlation coefficients between the IgG measured by RID and predicted by ATR spectroscopy were both 0.93. The Bland Altman plot revealed no obvious systematic bias between the two methods. ATR spectroscopy showed a sensitivity for detection of failure of transfer of passive immunity (FTPI) of 88 %, specificity of 100 % and accuracy of 94 % (with IgG <1000 mg/dL as the FTPI cut-off value). CONCLUSION: ATR spectroscopy in combination with multivariate data analysis shows potential as an alternative approach for rapid quantification of IgG concentrations in bovine serum and the diagnosis of FTPI in calves.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».