Paralytic shellfish poisoning (PSP) toxin binders for optical biosensor technology: problems and possibilities for the future: a review
Notice bibliographique
Résumé
This review examines the developments in optical biosensor technology, which uses the phenomenon of surface plasmon resonance, for the detection of paralytic shellfish poisoning (PSP) toxins. Optical biosensor technology measures the competitive biomolecular interaction of a specific biological recognition element or binder with a target toxin immobilised onto a sensor chip surface against toxin in a sample. Different binders such as receptors and antibodies previously employed in functional and immunological assays have been assessed. Highlighted are the difficulties in detecting this range of low molecular weight toxins, with analogues differing at four chemical substitution sites, using a single binder. The complications that arise with the toxicity factors of each toxin relative to the parent compound, saxitoxin, for the measurement of total toxicity relative to the mouse bioassay are also considered. For antibodies, the cross-reactivity profile does not always correlate to toxic potency, but rather to the toxin structure to which it was produced. Restrictions and availability of the toxins makes alternative chemical strategies for the synthesis of protein conjugate derivatives for antibody production a difficult task. However, when two antibodies with different cross-reactivity profiles are employed, with a toxin chip surface generic to both antibodies, it was demonstrated that the cross-reactivity profile of each could be combined into a single-assay format. Difficulties with receptors for optical biosensor analysis of low molecular weight compounds are discussed, as are the potential of alternative non-antibody-based binders for future assay development in this area.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».