A novel ELISA for eosinophil peroxidase provides a sensitive high throughput assay for eosinophil degranulation in either mouse or human biological samples (65.29)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Eosinophils comprise only 1-3% of circulating leukocytes but are often a diagnostic feature associated with a variety of inflammatory and disease states, including parasitic and fungal infections, allergic diseases (e.g., asthma, rhinitis and sensitivities to specific foods), cancer, and transplant rejection. The accurate evaluations of eosinophilia as well as the release of stored eosinophil granule proteins are important for the monitoring disease progression and/or assessing the effectiveness of a given treatment strategy(ies). Despite the availability of detection methods for each of the eosinophil granule proteins logistical difficulties limiting either the assays specificity and/or sensitivity have prevented their extensive use. We have generated unique eosinophil peroxidase specific monoclonal antibodies (EPX-mAb) and a high throughput sandwich ELISA assay as a means of overcoming these difficulties. Our EPX-mAb based ELISA is ~10 times more sensitive than traditional OPD based activity assays and allows detection of EPX in mouse BAL fluid after an acute OVA protocol as well as EPX release from mouse eosinophils stimulated ex vivo. The assay is highly specific and gives no signal in samples from EPX deficient mice even with massive eosinophilia (e.g., EPX deficient IL-5 transgenic mice). More significantly, this assay detects EPX in human tissue extracts and biological fluids and thus represents novel diagnostic assay previously unavailable in clinical settings.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
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 ».