TCR and CD3 antibody cross‐reactivity in 44 species
Notice bibliographique
Résumé
The production of monoclonal antibodies is very costly, and antibodies are only available for a limited number of species. Until a more cost effective method of antibody production is found, identification of cross-reactive antibodies is an alternative approach that can provide investigators studying immunity in minor species with valuable antibody reagents. Flow cytometry was used to test 21 monoclonal antibodies (mAb), raised against alphabeta and gammadelta T cell receptors and CD3 from human and five animal species, for cross-reactivity in 44 different species including 16 species of nonhuman primates, marsupials, carnivores, lagomorphs, rodents, ruminants, swine, cetacean, horse, birds, a reptile, and fish. Fifteen of the mAbs cross-reacted with orthologous molecules in one or more species. Two antibodies, anti-human TCR gammadelta (B1.1), and anti-human CD3 (SP34) were found to costain in 13 species of nonhuman primates. This study has identified valuable new reagents for studying T cell populations in different animal species and for the first time characterized antibodies useful for studying gammadelta T cell populations in many species of primates. These antibodies may be used for further immunity research in species with less well-characterized immune systems.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».