Immunoglobulin G Measurement in Blood Plasma Using Infrared Spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
A rapid, simple, and inexpensive method to measure the immunoglobulin G (IgG) concentrations in blood samples in human and veterinary medicine is highly desired. Infrared spectroscopy (coupled with chemometric manipulation of spectral data) has the advantages of simple sample preparation, rapid implementation of analysis, and low cost. Here a method that exploits infrared spectroscopy as the basis to measure IgG concentration in animal plasma samples is reported, with radial immunodiffusion (RID) used as the reference test method for partial least squares (PLS) calibration model development. Smoothed non-derivative and the second-order derivative spectra were used to develop calibration models. Various additional spectral preprocessing steps were evaluated to optimize the calibration models, and the possible benefits of using an internal standard (potassium thiocyanate [KSCN]) were investigated. Monte Carlo cross-validation was used to determine the optimal number of PLS factors, and an independent prediction set was used to test the predictive performances of provisional models. The effects of various preprocessing options (spectral smoothing, derivation, normalization, region selection, mean-centering, and standard deviation scaling) on quantification accuracy were investigated. The root mean squared error of prediction (RMSEP) for different combinations of spectra preprocessing steps was 394 ± 36 mg/dL for the non-derivative spectra and 427 ± 101 mg/dL for the second-order derivative spectra. Immunoglobulin G concentrations produced by the optimized PLS model for the non-derivative spectra (RMSEP = 352 mg/dL) were found to be stable with respect to different splits of the samples among the calibration, validation, and prediction sets. The precision of the Fourier transform infrared (FT-IR) method is found to be slightly superior to that of the RID method. The results of this work indicate that infrared spectroscopy is a promising technique for economically and rapidly determining the IgG concentrations of plasma and plasma-derived samples.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».