Establishment of international autoantibody reference standards for the detection of autoantibodies directed against PML bodies, GW bodies, and NuMA protein
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Reference materials are important in the standardization of autoantibody testing and only a few are freely available for many known autoantibodies. Our goal was to develop three reference materials for antibodies to PML bodies/multiple nuclear dots (MND), antibodies to GW bodies (GWB), and antibodies to the nuclear mitotic apparatus (NuMA). Methods: Reference materials for identifying autoantibodies to MND (MND-REF), GWB (GWB-REF), and NuMA (NuMA-REF) were obtained from three donors and validated independently by seven laboratories. The sera were characterized using indirect immunofluorescence assay (IFA) on HEp-2 cell substrates including two-color immunofluorescence using antigen-specific markers, western blot (WB), immunoprecipitation (IP), line immunoassay (LIA), addressable laser bead immunoassay (ALBIA), enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA), and immunoprecipitation-mass spectrometry (IP-MS). Results: MND-REF stained 6-20 discrete nuclear dots that colocalized with PML bodies. Antibodies to Sp100 and PML were detected by LIA and antibodies to Sp100 were also detected by ELISA. GWB-REF stained discrete cytoplasmic dots in interphase cells, which were confirmed to be GWB using two-color immunofluorescence. Anti-Ge-1 antibodies were identified in GWB-REF by ALBIA, IP, and IP-MS. All reference materials produced patterns at dilutions of 1:160 or greater. NuMA-REF produced fine speckled nuclear staining in interphase cells and staining of spindle fibers and spindle poles. The presence of antibodies to NuMA was verified by IP, WB, ALBIA, and IP-MS. Conclusions: MND-REF, GWB-REF, and NuMA-REF are suitable reference materials for the corresponding antinuclear antibodies staining patterns and will be accessible to qualified laboratories.
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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 | 0,036 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».