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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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,834
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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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