Notice bibliographique
Résumé
HBsAg screening is carried out routinely to detect hepatitis B virus (HBV) infection. The immunoassays used employ capture antibodies often having specificity for epitopes present on the antigenic (a) determinant of the HBsAg. Loss of detection may occur due to mutations within and/or outside of the a determinant that affect conformational epitope recognition or HBsAg secretion or expression. Most of the mutations associated with immune escape occur within the second loop of the a determinant. In order to detect these HBsAg mutants, antibodies to subdominant regions within the a determinant or outside of the HBsAg may be required, and this has been the focus of many recent studies. Any changes to immunoassay formulations should also address the possible effect of HBV genotypic polymorphisms on assay specificity and sensitivity. HBsAg mutants may also be identified through nucleic acid detection of HBV in serum. Various molecular analysis methods have been developed to provide specific and sensitive detection of HBsAg mutants, including sequencing, limiting dilution cloning PCR (LDC-PCR), gap ligase chain reaction (gLCR), and real time PCR. Sequencing the HBsAg coding region provides specific information on the nucleotide sequence; however, it is relatively insensitive for the detection of minority quasispecies. Other nucleic acid methods offer greater sensitivity for the detection of point mutations. To improve immunoassays, further research will be required to increase detection sensitivity and specificity. Ultimately, a better understanding of the structure of antibody-bound HBsAg will help identify the immunological targets required for the accurate detection of HBsAg in blood.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».