Detection of Complement Activation on Antigen Microarrays Generates Functional Antibody Profiles and Helps Characterization of Disease-Associated Changes of the Antibody Repertoire
Notice bibliographique
Résumé
Humoral immune responses are traditionally characterized by determining the presence and quality of Abs specific for certain Ags. Arraying of large numbers of Ags allows the parallel measurement of Abs, generating patterns called Ab profiles. Functional characterization of these Abs could help draw an even more informative map of an immune response. To generate functional Ab profiles we simultaneously tested not only IgM, IgG, and IgA binding to, but also complement activation by, a panel of endogenous and exogenous Ags printed as microarrays, using normal and autoimmune human sera. We show that complement activation by a particular Ag in a given individual cannot be predicted by the measurement of Ag-specific Abs, despite a general correlation between the amount of Ag-bound Ab and the deposited C3 fragments. This is due to both differences in the isotypes that dominate in the recognition of an Ag and individual variations for a given isotype, resulting in altered complement activation potential. Thus, Ag-specific C3 deposition can be used as an additional parameter in immune response monitoring. This is exemplified by comparing the coordinates of Ags, used for the diagnosis of systemic lupus erythematosus, of normal and autoimmune serum samples in a two-dimensional space derived from C3 deposition and Ab binding. Since cleavage fragments of C3 mediate important immunological processes, we propose that measurement of their deposition on Ag microarrays, in addition to Ab profiling, can provide useful functional signature about the tested serum.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».