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Enregistrement W2003477465 · doi:10.1080/15321810701454789

Detection of Ovine Antibody to<i>Brucella ovis</i>by Indirect Enzyme Immunoassay

2007· article· en· W2003477465 sur OpenAlexaff
Klaus Nielsen, Phillip D. Smith, Yu Wang, X. Rojas, B. Pérez, Simara Rufatto Conde, Luis Samartino, Carlos Alejandro Robles

Notice bibliographique

RevueJournal of Immunoassay and Immunochemistry · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMonoclonal and Polyclonal Antibodies Research
Établissements canadiensCanadian Food Inspection Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConjugateImmunoassayEnzymeAntigenMonoclonal antibodyAntibodyChemistryChromatographySerologyBrucellaceaeMolecular biologyRecombinant DNABrucellaBiologyVirologyBrucellosisBiochemistryImmunologyBrucella melitensisMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Because some batch-to-batch variation in the preparation of rough lipopolysaccharide (RLPS) from Brucella ovis has been experienced, several protocols were tested to establish the most reliable method for detection of antibody in indirect enzyme immunoassay. An early version of the assay gave a performance index (PI=sum of optimum percent sensitivity and percent specificity, determined by receiver operator characteristic analysis) of 198.6. This assay used RLPS from B. ovis as the antigen and a monoclonal antibody specific for bovine IgG(1) heavy chain-enzyme conjugate for detection. This was not repeatable using other batches of antigen. Newer versions of the assay generally had decreased sensitivity values, giving PIs of 193. Use of a recombinant protein A/G-enzyme conjugate did not improve the PI (PI=190), giving reduced specificity and higher sensitivity. The final version used B. abortus RB51 RLPS as the antigen and protein A/G-enzyme conjugate for detection, giving a PI of 197. Because of the batch uniformity of the B. abortus RB51 RLPS and the versatility of the protein A/G-enzyme conjugate, the latter version appears to be the most useful for diagnostic serology.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,287 · 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.

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

Citations7
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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