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Enregistrement W1978157552 · doi:10.1155/2012/875909

Development and Application of an ELISA Assay Using Excretion/Secretion Proteins from Epimastigote Forms of<i>T. cruzi</i>(ESEA Antigens) for the Diagnosis of Chagas Disease

2012· article· lv· W1978157552 sur OpenAlexafffund
Mariolga Berrizbeitia, Milagros Figueroa, Brian J. Ward, Jéssicca Rodríguez, Alicia Jorquera, María Ángeles Figuera, Leomerys Romero, Momar Ndao

Notice bibliographique

RevueJournal of Tropical Medicine · 2012
Typearticle
Languelv
DomaineMedicine
ThématiqueTrypanosoma species research and implications
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMontreal General Hospital
Organismes subventionnairesHealth CanadaUniversidad de OrienteFondo Nacional de Ciencia Tecnología e Innovación
Mots-clésAlgorithmBiologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An indirect enzyme-linked immunoabsorbent assay (ELISA) for Trypanosoma cruzi was developed using epimastigote secretion/excretion proteins (ESEA antigens) obtained from axenic culture supernatants. A panel of 120 serum samples from subjects with confirmed Chagas disease (n = 50), healthy controls (n = 50), and patients with other parasitic diseases (n = 20) was used to evaluate the new ESEA-based ELISA (ELISA(ESEA)). This new test had excellent sensitivity (98%) and acceptable specificity (88%). Cross-reactivity was observed largely in sera from subjects with Leishmania and Ascaris infections. Using Western blotting and epimastigotes from two distinct T. cruzi isolates, several polypeptide bands with molecular masses ranging from 50 to 220 kDa were detected in pooled chagasic sera. However, the band pattern for each isolate was different. These data suggest that an inexpensive and technically simple ELISA based on ESEA antigens is a promising new tool for the diagnosis of Chagas disease.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,292 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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