A reproducible technique for specific labeling of antigens using preformed fluorescent molecular IgG‐F(ab′)<sub>2</sub> complexes from primary antibodies of the same species
Notice bibliographique
Résumé
Immunolabeling two different antigens using the indirect approach with antibodies from the same species is not possible as secondary antibodies can bind to either primary target antibodies. In this study, we describe how preformed complexes of primary and secondary labeled antibodies can be used in such circumstances. In this situation, the first antigen is labeled using the conventional indirect method followed by incubation with the preformed primary-secondary antibody complex against the second antigen. To prevent unbound secondary antibody from binding the indirectly-labeled antibodies, resulting in a false positive, we quenched excess secondary antibody with nonimmune murine serum from the species of the primary antibody. Before the formation of the preformed complex, the optimum dilution of both primary and secondary antibodies was determined. Once these concentrations were established, the concentration of nonimmune murine serum required to quench excess unbound secondary was determined. This step was accomplished by first incubating the sample with an antibody against an antigen known to be localized away from the antigen of interest, followed by the preformed complex. If specific staining was seen, other than that expected from the preformed complex, then the concentration of the serum was deemed insufficient for quenching, and increased accordingly. We demonstrate that this approach is successful in determining the optimum conditions for the preformation of ascites and purified monoclonal primary IgG with fluorescently conjugated F(ab')(2). Double immunolabelling of two focal adhesion antigens and two cytoskeletal proteins, with two murine primary antibodies, are presented as examples of the methodology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».