Anti‐tRNP<sup>(ser)sec</sup>/SLA/LP autoantibodies. Comparative study using in‐house ELISA with a recombinant 48.8 kDa protein, immunoblot, and analysis of immunoprecipitated RNAs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Antibodies against tRNP((ser)sec) (ribonucleoproteins, RNP) have been described in our laboratory as markers of poor outcome in type 1 autoimmune hepatitis (AIH). The antigenic protein has been sequenced and cloned as a 48.8 kDa protein and identified with soluble liver antigen (SLA) and liver-pancreas (LP) antigen. The aim of this paper was to determine the best assay by which to detect these antibodies in type 1 AIH. METHODS: A simple and reliable enzyme linked immunoassay based on prokaryotically expressed protein was compared with an immunoblot assay using prokaryotically- and eukaryotically-expressed proteins and an assay based on immunoprecipitated RNAs from HeLa cell extracts. Eighty-one sera from 58 patients with type 1 AIH, 168 sera from patients with autoimmune diseases or chronic hepatitis C, and 60 sera from healthy subjects were similarly tested. RESULTS: The specificity of the assays was 100%, but the frequency of seropositivity was higher in the assay based on immunoprecipitated RNAs (44.4%) than in the enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) (16%) and the immunoblot assay with prokaryotically (12.34%) and eukaryotically (14.8%)-expressed protein. There were no clinical differences between the patients positive by ELISA, immunoblot assay, or immunoprecipitated RNAs. CONCLUSIONS: These results suggest that the analysis of the immunoprecipitated RNAs is the most useful, sensitive and specific method to detect anti-tRNP((ser)sec)/SLA/LP autoantibodies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».