Determinants of C1q Binding in the Single Antigen Bead Assay
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A modified single antigen bead (SAB) assay measuring C1q binding to human leukocyte antigen antibodies has recently been introduced. The aim of this study was to investigate the determinants of C1q binding on SAB. METHODS: Sera from 73 sensitized patients were analyzed by the generic IgGpan as well as IgG subclass specific SAB assays and correlated with the standard and an anti-human globulin (AHG) enhanced C1q test. RESULTS: Among 2,665 SABs with positive IgGpan results (mean fluorescence intensity [MFI]>500), strong complement-binding IgG1 and IgG3 subclasses accounted for a median of 99% (interquartile range, 76%-100%) of the total IgG amount. IgGpan MFI alone showed a very strong association with standard C1q positivity (r=0.72), which was superior to a model including all IgG subclass MFI (r=0.62). Combining all IgG subclass MFI and IgGpan MFI only marginally improved the prediction of standard C1q positivity compared with IgGpan MFI alone (Δr=0.02). IgGpan MFI greater than 14,154 predicted standard C1q positivity, with 92% sensitivity and 96% specificity. Notably, 1,840 (93%) of the 1,974 C1q-negative SABs contained human leukocyte antigen antibodies with strong complement-binding IgG1 and IgG3 subclasses. Anti-human globulin significantly enhanced the signal in the C1q assay, but the association of AHG C1q positivity with IgGpan MFI was less strong (r=0.51). CONCLUSION: C1q binding on SAB is strongly associated with IgGpan MFI. IgG subclass information only marginally improves prediction of C1q binding likely because complement-binding IgG1 and IgG3 subclasses dominate regarding frequency and relative amounts. A negative C1q assay result does not indicate the absence of strong complement-binding IgG subclasses.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».