Rapid single B cell antibody discovery using nanopens and structured light
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Accelerated development of monoclonal antibody (mAb) tool reagents is an essential requirement for the successful advancement of therapeutic antibodies in today's fast-paced and competitive drug development marketplace. Here, we describe a direct, flexible, and rapid nanofluidic optoelectronic single B lymphocyte antibody screening technique (NanOBlast) applied to the generation of anti-idiotypic reagent antibodies. Selectively enriched, antigen-experienced murine antibody secreting cells (ASCs) were harvested from spleen and lymph nodes. Subsequently, secreted mAbs from individually isolated, single ASCs were screened directly using a novel, integrated, high-content culture, and assay platform capable of manipulating living cells within microfluidic chip nanopens using structured light. Single-cell polymerase chain reaction-based molecular recovery on select anti-idiotypic ASCs followed by recombinant IgG expression and enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) characterization resulted in the recovery and identification of a diverse and high-affinity panel of anti-idiotypic reagent mAbs. Combinatorial ELISA screening identified both capture and detection mAbs, and enabled the development of a sensitive and highly specific ligand binding assay capable of quantifying free therapeutic IgG molecules directly from human patient serum, thereby facilitating important drug development decision-making. The ASC import, screening, and export discovery workflow on the chip was completed within 5 h, while the overall discovery workflow from immunization to recombinantly expressed IgG was completed in under 60 days.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 découle