A Novel Synthetic Receptor-Based Immunoassay for Influenza Vaccine Quantification
Notice bibliographique
Résumé
Vaccination is the most effective prophylactic method for preventing influenza. Quantification of influenza vaccine antigens is critically important before the vaccine is used for human immunization. Currently the vaccine antigen quantification relies on hemagglutinin content quantification, the key antigenic component, by single radial immunodiffusion (SRID) assay. Due to the inherent disadvantages associated with the traditional SRID; i.e. low sensitivity, low throughput and need for annual reagents, several approaches have been proposed and investigated as alternatives. Yet, most alternative methods cannot distinguish native hemagglutinin from denatured form, making them less relevant to antigenic analyses. Here, we developed a quantitative immunoassay based on the sialic acid binding property of influenza vaccine antigens. Specifically, we chemically synthesized human and avian influenza virus receptors analogues, N-acetylneuraminic acid-2,6-lactose and N-acetylneuraminic acid-2,3-lactose derivatives with an azidopropyl aglycon, using α-2,6- and α-2,3-sialyltransferases, respectively. The azido group of the two sialyllactose-derivatives was reduced and conjugated to mouse serum albumin through a squarate linkage. We showed that the synthetic α-2,6- and α-2,3-receptors selectively bound to human and avian-derived hemagglutinins, respectively, forming the basis of a new, and robust assay for hemagglutinin quantification. Hemagglutinin treated at high temperature or low pH was measured differentially to untreated samples suggesting native conformation is dependent for optimal binding. Importantly, this receptor-based immunoassay showed excellent specificity and reproducibility, high precision, less turnaround time and significantly higher sensitivity and throughput compared with SRID in analyzing multiple influenza vaccines.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».