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Enregistrement W2565379546 · doi:10.1128/9781555818722.ch88

Detection of Autoantibodies by Enzyme-Linked Immunosorbent Assay and Bead Assays

2016· book-chapter· en· W2565379546 sur OpenAlexaff
Edward K. L. Chan, Rufus W. Burlingame, Marvin J. Fritzler

Notice bibliographique

RevueASM Press eBooks · 2016
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMonoclonal and Polyclonal Antibodies Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutoantibodyAntigenComplement fixation testImmunologyPrecipitinAntibodyCounterimmunoelectrophoresisBlotImmunodiffusionBiologyMolecular biologySerologyBiochemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Autoantibodies directed against intracellular antigens are characteristic features of a number of human autoimmune diseases and certain malignancies (1–3). Studies of systemic autoimmune rheumatic diseases have provided strong evidence that autoantibodies are maintained by antigen-driven responses (4, 5) and that autoantibodies can be reporters from the immune system, revealing the identities of antigens involved in disease pathogenesis. Historically, autoantibody detection and analysis have relied on a number of different technologies, such as hemagglutination and particle aggregation, immunodiffusion, indirect immunofluorescence (IIF), complement fixation, counterimmunoelectrophoresis (CIE), Western and dot blotting, immunoprecipitation (IP), and enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA), and on functional assays that demonstrate inhibition of the catalytic or other functional activity of the antigen of interest. These technologies have limitations because they tend to be labor-intensive and time-consuming, are limited in throughput, are semiquantitative, and are not adaptable to leading-edge research. Immunodiffusion has been used for over 50 years, and it is still used in some clinical laboratories because it is inexpensive and has high specificity, but it lacks sensitivity and can take up to 48 h before precipitin lines are interpretable. Western blotting is more costly and time-consuming, and not all autoantibodies are detected by this technique. For example, in the SS-A/Ro system, it has been observed that IP techniques are required to identify some sera that contain antibodies reacting only with the “native” SS-A/Ro particle (6). IP protocols that use extracts from [35S]methionine-labeled cells are not suitable for the detection of all autoantibodies, such as antibodies to Ro52/TRIM21 protein (7). ELISA techniques have rapidly advanced, but highly specific, sensitive, and reliable assays that use highly purified or recombinant proteins are limited by intermanufacturer and interlaboratory variation of results (8). Immunodiffusion and CIE generally favor high-titer sera and often cannot discriminate multiple autoantibody responses that are characteristic of systemic autoimmune rheumatic disease sera.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,012

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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