Use of Fourier-Transform Infrared Spectroscopy to Quantify Immunoglobulin G Concentrations in Alpaca Serum
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rapid, economical, and quantitative assays for measurement of camelid serum immunoglobulin G (IgG) are limited. In camelids, failure of transfer of maternal immunoglobulins has a reported prevalence of up to 20.5%. An accurate method for quantifying serum IgG concentrations is required. OBJECTIVE: To develop an infrared spectroscopy-based assay for measurement of alpaca serum IgG and compare its performance to the reference standard radial immunodiffusion (RID) assay. ANIMALS: One hundred and seventy-five privately owned, healthy alpacas. METHODS: Eighty-two serum samples were collected as convenience samples during routine herd visits whereas 93 samples were recruited from a separate study. Serum IgG concentrations were determined by RID assays and midinfrared spectra were collected for each sample. Fifty samples were set aside as the test set and the remaining 125 training samples were employed to build a calibration model using partial least squares (PLS) regression with Monte Carlo cross validation to determine the optimum number of PLS factors. The predictive performance of the calibration model was evaluated by the test set. RESULTS: Correlation coefficients for the IR-based assay were 0.93 and 0.87, respectively, for the entire data set and test set. Sensitivity in the diagnosis of failure of transfer of passive immunity (FTPI) ([IgG] <1,000 mg/dL) was 71.4% and specificity was 100% for the IR-based method (test set) as gauged relative to the RID reference method assay. CONCLUSIONS AND CLINICAL IMPORTANCE: This study indicated that infrared spectroscopy, in combination with chemometrics, is an effective method for measurement of IgG in alpaca serum.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».