Application of Atomic Dielectric Resonance Spectroscopy for the screening of blood samples from patients with clinical variant and sporadic CJD
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sub-clinical variant Creutzfeldt-Jakob disease (vCJD) infection and reports of vCJD transmission through blood transfusion emphasise the need for blood screening assays to ensure the safety of blood and transplanted tissues. Most assays aim to detect abnormal prion protein (PrPSc), although achieving required sensitivity is a challenge. METHODS: We have used innovative Atomic Dielectric Resonance Spectroscopy (ADRS), which determines dielectric properties of materials which are established by reflectivity and penetration of radio/micro waves, to analyse blood samples from patients and controls to identify characteristic ADR signatures unique to blood from vCJD and to sCJD patients. Initial sets of blood samples from vCJD, sCJD, non-CJD neurological diseases and normal healthy adults (blood donors) were screened as training samples to determine group-specific ADR characteristics, and provided a basis for classification of blinded sets of samples. RESULTS: Blood sample groups from vCJD, sCJD, non-CJD neurological diseases and normal healthy adults (blood donors) screened by ADRS were classified with 100% specificity and sensitivity, discriminating these by a co-variance expert analysis system. CONCLUSION: ADRS appears capable of recognising and discriminating serum samples from vCJD, sCJD, non-CJD neurological diseases, and normal healthy adults, and might be developed to provide a system for primary screening or confirmatory assay complementary to other screening systems.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».