Enzyme-Amplified Aequorin-Based Bioluminometric Hybridization Assays
Notice bibliographique
Résumé
The sensitivity of aequorin-based bioluminometric hybridization assays was enhanced by introducing, enzymically, multiple aequorin labels per DNA hybrid. The target DNA was hybridized in microtiter wells with an immobilized capture probe and a digoxigenin-labeled detection probe. The hybrids were reacted with an anti-digoxigenin antibody conjugated to horseradish peroxidase. Peroxidase catalyzed the oxidation of digoxigenin-tyramine by hydrogen peroxide, resulting in the attachment of multiple digoxigenin moieties to the solid phase. Aequorin-labeled anti-digoxigenin antibody was then allowed to bind to the immobilized digoxigenins. The bound aequorin was determined by its characteristic Ca2+-triggered bioluminescence. As low as 20 fmol/L (1 amol/ well) target DNA was detected with a signal-to-background ratio of 2.7. A hybridization assay that used only aequorin-labeled anti-digoxigenin antibody without the peroxidase amplification step gave a signal-to-background ratio of 2 for 160 fmol/L target DNA. The signal enhancement of the amplified assay was in the range of 14-38 times. The analytical range of the amplified assay extended up to 2600 fmol/L. The CVs were in the range of 5.5-7.3%.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».