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Enregistrement W2075673875 · doi:10.1086/520586

Rapid Assembly of Sensitive Antigen‐Capture Assays for Marburg Virus, Using In Vitro Selection of Llama Single‐Domain Antibodies, at Biosafety Level 4

2007· article· en· W2075673875 sur OpenAlexfundno aff
Laura J. Sherwood, Lisa E. Osborn, Ricardo Carrion, Jean L. Patterson, Andrew Hayhurst

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Infectious Diseases · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Outbreaks Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNational Center for Research ResourcesPublic Health AgencyNational Institutes of HealthPublic Health Agency of CanadaJoint Program Executive Office for Chemical, Biological, Radiological and Nuclear DefenseSan Antonio Area Foundation
Mots-clésEbola virusVirologyMarburg virusAntigenBiologyImmunoassayAntibodyVirusNucleoproteinBiosafetySingle-domain antibodyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a pressing need for rapid and reliable approaches to the delivery of sensitive yet rugged diagnostic assays specific for emerging viruses, to hasten containment of outbreaks when and wherever they occur. Within 3 weeks, we delivered an antigen-capture assay for Marburg virus (MARV) that was based on llama single-domain antibodies (sdAbs) selected at biosafety level 4. Four unique sdAbs were capable of independently detecting MARV variants Musoke, Ravn, and Angola without cross-reactivity with the 4 Ebola virus species. The unoptimized assays could be performed in <30 min and, at best, provided a visual read of 10-100 pfu in a 100-microL sample when a colorimetric substrate was used and 0.1-1 pfu when a chemiluminescent substrate was used. All the sdAbs were specific for nucleoprotein, with an assay sensitivity that was reliant on detergent-mediated exposure of polyvalent antigen. Our strategy highlights the potential of direct antibody selection on filoviruses as a guide for effective and fast diagnostic development.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,283 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations66
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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