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Enregistrement W1989230004 · doi:10.1080/15321819.2012.655823

QUANTITATIVE DOUBLE ANTIBODY SANDWICH ELISA FOR THE DETERMINATION OF GLIADIN

2012· article· en· W1989230004 sur OpenAlexafffund
Naiyana Gujral, Mavanur R. Suresh, Hoon H. Sunwoo

Notice bibliographique

RevueJournal of Immunoassay and Immunochemistry · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCeliac Disease Research and Management
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesU.S. Food and Drug AdministrationAlberta Livestock and Meat Agency
Mots-clésGliadinBiotinylationChemistryMonoclonal antibodyAntibodyChromatographyDetection limitGlutenMolecular biologyFood scienceBiologyBiochemistryImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A sensitive double antibody sandwich ELISA (DAS-ELISA) based on chicken anti-gliadin IgY and biotinylated monoclonal antibody (mAb) was developed for the quantification of gliadin in foods. The anti-gliadin IgY and mAb specifically detected gliadin in wheat, barley, and rye by indirect ELISA and Western-blot assay. Using anti-gliadin IgY as capture antibody and biotinylated mAb as detecting antibody, the sensitivity of DAS-ELISA has a linear standard range of 4-40 ng/mL, showing that the limit of detection (LOD) corresponds to 4 ng/mL gliadin in assay buffer, equivalent to 0.8 ppm in foods. The intra-assay expressed as percentage of coefficients of variation (%CV) was 7.25% average of six food samples. The interassay precision was 9.51% in food samples. The combination of anti-gliadin IgY and biotinylated mAb in the DAS-ELISA provides a reliable, sensitive, and inexpensive tool for the detection of gliadin in gluten-free and gluten-containing food products.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,241

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,349 · 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 tête enseignante, 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

Citations15
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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