Method Limitations in LC-MS/MS and Immunonephelometric Measurement of IgG Subclasses
Notice bibliographique
Résumé
Methodologic limitations in IgG subclass measurements have been previously described: Immunonephelometric IgG subclass measurements may produce IgG4 measurement errors due to the hook effect (1), and IgG1 and IgG2 measurement errors due to cross reactivity of these reagents with the IgG4 subclass immunoglobulins (2). We highlight 2 new sources of methodologic error that can affect IgG subclass measurements: 1) a single nucleotide polymorphism (SNP)-associated amino acid polymorph induced error in a reported LC-MS/MS method for the measurement of the IgG4 subclass (2), and 2) the hook effect affecting the immunonephelometric measurement of the IgG3 subclass. Review of the Ensembl 2018 database (3) revealed a SNP with minor allele frequency of approximately 7% in the African American population that would change the mass of the precursor ion of the signature IgG4 peptide (TTPPVLDSDGSFFLYSR vs TTPPVLDSDGSFFLYSK) from the previously described IgG4 method (2). Theoretically, carriers of this peptide would have apparent IgG4 measurements approximately 50% of the true value when tested with the LC-MS/MS IgG4 method.
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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 | 0,080 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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.
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 ».