Reference standards for the detection of anti-mitochondrial and anti-rods/rings autoantibodies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Anti-mitochondrial antibodies (AMA) are found in >90% of primary biliary cholangitis patients. Anti-rods/rings antibodies (anti-RR) are most commonly associated with interferon-α and ribavirin treatment in hepatitis C patients. Clinical laboratories routinely screen for AMA and anti-RR using indirect immunofluorescence on HEp-2 cells (HEp-2-IFA). Therefore, we sought to establish reference materials for use in AMA and anti-RR testing. Methods: AMA-positive and anti-RR-positive human plasma samples (AMA-REF and RR-REF), identified as potential reference materials based on preliminary data, were further validated by multiple laboratories using HEp-2-IFA, immunoprecipitation (IP), western blotting, IP-western, line immunoassay (LIA), addressable laser bead immunoassay (ALBIA) and enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA). Results: AMA-REF showed a strong positive cytoplasmic reticular/AMA staining pattern by HEp-2-IFA to ≥1:1280 dilution and positive signal on rodent kidney/stomach/liver tissue. AMA-REF reacted with E2/E3, E3BP, E1α and E1β subunits of the pyruvate dehydrogenase complex by IP and western blotting and was positive for AMA antigens by LIA, ALBIA and ELISA. RR-REF showed a strong positive rods and rings staining pattern by HEp-2-IFA to ≥1:1280 dilution. RR-REF reacted with inosine monophosphate dehydrogenase by IP, IP-western and ALBIA. RR-REF also produced a nuclear homogenous staining pattern by HEp-2-IFA, immunoprecipitated proteins associated with anti-U1RNP antibody and reacted weakly with histones, nucleosomes, Sm and nRNP/Sm by LIA. Conclusions: AMA-REF and RR-REF are useful reference materials for academic or commercial clinical laboratories to calibrate and establish internal reference standards for immunodiagnostic assays. AMA-REF and RR-REF are now available for free distribution to qualified laboratories through Plasma Services Group.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».