Standardization and characterization of antigens for the diagnosis of aspergillosis
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to develop and characterize antigens for the diagnosis of aspergillosis. Nine strains of Aspergillus species Aspergillus fumigatus , Aspergillus flavus , and Aspergillus niger were grown in Sabouraud and Smith broth to produce exoantigens. The antigens were tested by immunodiffusion against sera from patients with aspergillosis and other systemic mycoses. The protein fraction of the antigens was detected by SDS-PAGE; Western blot and representative bands were assessed by mass spectrometry coupled to a nano Acquity UltraPerformance LC and analyzed by the Mascot search engine. Concurrently, all sera were tested with Platelia Aspergillus EIA. The most reactive antigens to sera from patients infected by A. fumigatus were produced by A. fumigatus MG2 Sabouraud and pooled A. fumigatus Sabouraud samples, both with a sensitivity of 93% and specificity of 100% and 97%, respectively. Aspergillus niger and A. flavus antigens were reactive against A. niger and A. flavus sera, each one with a sensitivity and specificity of 100%. Two proteins, probably responsible for antigenic activity, β-glucosidase in A. fumigatus and α-amylase in A. niger were attained. The commercial kit had a specificity of 22%, sensitivity of 100%, positive predictive value of 48%, and negative predictive value of 100%. The antigens produced showed high sensitivity and specificity and can be exploited for diagnostics of aspergilloma.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».