Monoclonal antibodies specific to heat‐treated porcine blood
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Porcine blood is potentially being utilized in food as a binder, gelling agent, emulsifier or colorant. However, for certain communities, the usage of animal blood in food is strictly prohibited owing to religious concerns and health reasons. This study reports the development of monoclonal antibodies (MAbs) against heat-treated soluble proteins (HSPs) of autoclaved porcine blood; characterization of MAbs against blood, non-blood and plasma from different animal species using qualitative indirect non-competitive enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA); and immunoblotting of antigenic components in HSPs of porcine blood. RESULTS: Fifteen MAbs are specific to heat-treated and raw porcine blood and not cross-reacted with other animal blood and non-blood proteins (meat and non-meat). Twelve MAbs are specific to porcine plasma, while three MAbs specific to porcine plasma are cross-reacted with chicken plasma. Immunoblotting revealed antigenic protein bands (∼60, ∼85-100 and ∼250 kDa) in porcine blood and plasma recognized by the MAbs. CONCLUSION: Selection of MAbs that recognized 60 kDa HSPs of porcine blood and plasma as novel monoclonal antibodies would be useful for detection of porcine plasma in processed food using the immunoassay method. © 2015 Society of Chemical Industry.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».