The QuickSwitch Quant HLA-A*02:01 Tetramer Kit can be used for determining the biological activity of a cancer vaccine.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We have devised a fast and user-friendly assay (QuickSwitch™ Quant) that can both help determine binding of novel peptides to MHC class I molecules and generate new specificity MHC class I tetramers for peptide specific T cell detection. This study aimed to determine whether the QuickSwitch™ Quant HLA-A*02:01 Tetramer Kit can also be used for evaluating the biological activity of a vaccine. The tested vaccine was DPX-Survivac, an ovarian cancer vaccine candidate which consists of several survivin peptide antigens that are each restricted to a different human class I allele. We sought to evaluate the specificity and sensitivity of the QuickSwitch™ Quant HLA-A* 02:01 Tetramer Kit-PE for assessing the biological activity of SurA2.M, an HLA-A2-restricted peptide, in DPX-Survivac. The complete vaccine also contains non-HLA-A2 restricted peptides, lipids and a polynucleotide adjuvant. We tested the detection of the peptide prepared individually in a buffered solution or in the DPX-Survivac vaccine prepared in an aqueous formulation. Results indicate that peptide exchange rate of SurA2.M is similar whether it is dissolved individually in a buffered solution or mixed with other components of the vaccine. Results also may be dependent on the affinity of the peptide for HLA-A2. Thus, by optimizing a concentration curve using individual peptides, the QuickSwitch™ Quant HLA-A*02:01 Tetramer Kit can be used to quantify the concentration of HLA-A2 restricted peptides in simple solutions or more complex formulations.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,007 |
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 ».