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Enregistrement W2094532057 · doi:10.1016/j.jim.2014.03.013

Preventing intense false positive and negative reactions attributed to the principle of ELISA to re-investigate antibody studies in autoimmune diseases

2014· article· en· W2094532057 sur OpenAlexaff
Kuniaki Terato, Tighe Christopher, Dawn Cutler, Takaki Waritani, Hiroshi Shionoya

Notice bibliographique

RevueJournal of Immunological Methods · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMonoclonal and Polyclonal Antibodies Research
Établissements canadiensNexen (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAntibodyImmunologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To study the possible involvement of potential environmental pathogens in the pathogenesis of autoimmune diseases, it is essential to investigate antibody responses to a variety of environmental agents and autologous components. However, none of the conventional ELISA buffers can prevent the false positive and negative reactions attributed to its principal, which utilizes the high binding affinity of proteins to plastic surfaces. The aims of this study are to reveal all types of non-specific reactions associated with conventional buffer systems, and to re-investigate antibody responses to potential environmental pathogenic and autologous antigens in patients with autoimmune diseases using a newly developed buffer system "ChonBlock™" by ELISA. Compared to conventional buffers, the new buffer was highly effective in reducing the most intense false positive reaction caused by hydrophobic binding of immunoglobulin in sample specimens to plastic surfaces, "background (BG) noise reaction", and other non-specific reactions without interfering with antigen-antibody reactions. Applying this buffer, we found that IgG antibody responses to Escherichia coli O111:B4, E. coli lipopolysaccharide (LPS) and peptidoglycan polysaccharide (PG-PS) were significantly lower or tended to be lower in patients with rheumatoid arthritis (RA) and systemic lupus erythematosus (SLE), whereas IgA antibody responses to these antigens were equal or tended to be higher compared to normal controls. As a consequence, the IgA/IgG antibody ratios against these agents were significantly higher in patients with RA and SLE, except for Crohn's disease, which showed significantly higher IgG responses to these antigens. To assay antibodies in human sera, it is indispensable to eliminate false positive and negative reactions by using an appropriate buffer system, and to include antigen non-coated blank wells to determine BG noise reactions of invidual samples. Finally, based on our preliminary analysis in this study, we propose that low IgG antibody responses to potential pathogenic environmental factors may be the fundamental disorder in autoimmune diseases.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,374 · 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

Citations54
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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