Higher affinity human D MoAb prepared by light‐chain shuffling and selected by phage display
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In blood banks, D MoAbs are routinely used to phenotype donors and patients. However, most D MoAbs do not agglutinate RBCs that weakly express D. The use of higher affinity MoAbs could overcome this problem. In this work, an attempt has been made to increase the affinity of the human clone 43F10, an IgG anti-D, by light (L)-chain shuffling followed by selection using phage display. STUDY DESIGN AND METHODS: PBMNCs of three polyimmunized individuals were used to construct the kappa L-chain repertoire that was recombined with the 43F10 heavy chain in a phagemid vector system (pComb3H, Scripps Institute, La Jolla, CA). L-chain-shuffled 43F10-F(ab) phages were selected on intact RBCs and characterized by ELISA, indirect agglutination, and sequence analysis. RESULTS: L-chain shuffling combined with phage display permitted the selection of a 43F10 MoAb variant (p3.17) with improved reactivity with weak D RBCs in agglutination assays. Nucleic acid sequence analysis showed that p3.17 and wild-type (wt) 43F10 L chains are encoded by different VL segments of the Vk1 family and different J segments, thus showing a relatively low degree of homology (86.4%). CONCLUSION: The use of a variant such as p3.17 could permit a further increase of the potency of existing anti-D reagents. The low homology between p3.17 and wt 43F10 sequences further exemplifies the predominant role of the heavy chain in determining the specificity of the anti-D.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
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 ».