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Enregistrement W2964696490 · doi:10.1556/066.2019.48.3.12

Applicability of ELISA methods for high gluten-containing samples

2019· article· en· W2964696490 sur OpenAlexfundno aff
Eszter Schall, Zsuzsanna Bugyi, Lívia Hajas, Kitti Török, Sándor Tömösközi

Notice bibliographique

RevueActa Alimentaria · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCeliac Disease Research and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLeibniz-GemeinschaftHealth CanadaEmberi Eroforrások MinisztériumaTechnische Universität München
Mots-clésGlutenGliadinCertified reference materialsChromatographyCertificationSample preparationComputer scienceFood scienceChemistryBiochemical engineeringBiotechnologyComputational biologyBiologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quantitation of gluten in gluten-free products is a great challenge as it is hindered by several factors including the lack of certified reference materials. To resolve this problem, our research group, in cooperation with other international experts, started a series of experiments with the goal of the production of a suitable gluten reference material. As a part of this research, several different wheat cultivars and their isolated gluten proteins were characterized by different methods, including enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA). However, we need to know the performance of the ELISA methods used for this special area of research. During the present work we investigated the accuracy and precision of two different ELISA methods for our own laboratory conditions and special sample matrices (wheat flours and gliadin isolate). We have found that the tested performance characteristics of the methods seem to be appropriate on a case-by-case basis, but the long-term measurement uncertainty is higher, which makes it difficult to evaluate the results obtained with the ELISA method for these types of samples.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,361 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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