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Enregistrement W2076205283 · doi:10.1002/bit.20707

Membrane chromatographic immunoassay method for rapid quantitative analysis of specific serum antibodies

2005· article· en· W2076205283 sur OpenAlexaff
Raja Ghosh

Notice bibliographique

RevueBiotechnology and Bioengineering · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMonoclonal and Polyclonal Antibodies Research
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChromatographyAntiserumChemistryMembraneImmunoassayAntibodyAntigenHaptenReagentQuantitative analysis (chemistry)BiochemistryBiologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper discusses a membrane chromatographic immunoassay method for rapid detection and quantitative analysis of specific serum antibodies. A type of polyvinylidine fluoride (PVDF) microfiltration membrane was used in the method for its ability to reversibly and specifically bind IgG antibodies from antiserum samples by hydrophobic interaction. Using this form of selective antibody binding and enrichment an affinity membrane with antigen binding ability was obtained in-situ. This was done by passing a pulse of diluted antiserum sample through a stack of microporous PVDF membranes. The affinity membrane thus formed was challenged with a pulse of antigen solution and the amount of antigen bound was accurately determined using chromatographic methods. The antigen binding correlated well with the antibody loading on the membrane. This method is direct, rapid and accurate, does not involve any chemical reaction, and uses very few reagents. Moreover, the same membrane could be repeatedly used for sequential immunoassays on account of the reversible nature of the antibody binding. Proof of concept of this method is provided using human hemoglobin as model antigen and rabbit antiserum against human hemoglobin as the antibody source.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,110
Score d'incertitude au seuil0,543

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,296 · 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 tête enseignante, 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

Citations8
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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