Myostatin inhibitors in sports drug testing: Detection of myostatin‐neutralizing antibodies in plasma/serum by affinity purification and Western blotting
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Myostatin is a key regulator of skeletal muscle growth and inhibition of its signaling pathway results in an increased muscle mass and function. The aim of this study was to develop a qualitative detection assay for myostatin-neutralizing antibodies for doping control purposes by using immunological approaches. EXPERIMENTAL DESIGN: To detect different types of myostatin-neutralizing antibodies irrespective of their amino acid sequence, an immunological assay specific for antibodies directed against myostatin and having a human Fc domain was established. Affinity purification and Western blotting strategies were combined to allow extracting and identifying relevant analytes from 200 μL of plasma/serum in a non-targeted approach. The assay was characterized regarding specificity, linearity, precision, robustness, and recovery. RESULTS: The assay was found to be highly specific, robust, and linear from 0.1 to 1 μg/mL. The precision was successfully specified at three different concentrations and the recovery of the affinity purification was 58%. CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: Within this study, an immunological detection assay for myostatin-neutralizing antibodies present in plasma/serum specimens was developed and successfully characterized. The presented approach can easily be modified to include other therapeutic antibodies and serves as proof-of-concept for the detection of antibody-based myostatin inhibitors in doping control samples.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle