Identification of<i>E. coli</i>K88 Receptor in Porcine Intestinal Mucus using Anti-idiotypic Antibodies
Notice bibliographique
Résumé
Escherichia coli K88 receptors were purified from porcine intestinal mucus by affinity chromatography using a K88 fimbrial antigen attached to Sepharose 4B. Receptor eluate from the column was identified using anti-idiotypic antibodies that bore an internal image to K88. They were produced in chickens against both mouse anti-K88 monoclonal and rabbit anti-K88 polyclonal antibodies. The anti-idiotypic antibodies were tested against purified receptors using an indirect ELISA. Higher absorbance values (1.3 and 1.2) were observed for the anti-polyclonal anti-idiotypic antibodies than those for anti-monoclonal anti-idiotypic antibodies (0.95 and 0.56). Analysis of purified receptors by SDS-PAGE electrophoresis and immunoblotting with K88 fimbriae revealed several bands corresponding to 40, 45, 50 and 70 kDa. However, the anti-polyclonal anti-idiotypic antibodies recognized only the 70 kDa protein while the anti-monoclonal anti-idiotypic antibodies failed to recognize any of these proteins. Sugar staining suggested that only the 50 kDa protein contained a sugar moiety. This study indicated that a 70 kDa protein in the intestinal mucus of pigs may be a dominant receptor for K88 and demonstrated that anti-idiotypic antibodies are useful tools for receptor identification.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».