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Enregistrement W3113551021 · doi:10.1038/s41467-021-22102-6

A homogeneous split-luciferase assay for rapid and sensitive detection of anti-SARS CoV-2 antibodies

2021· article· en· W3113551021 sur OpenAlexafffund
Zhong Yao, Luka Drecun, Farzaneh Aboualizadeh, Sun Jin Kim, Zhijie Li, Heidi Wood, Emelissa J. Valcourt, Kathy Manguiat, Simon Plenderleith, Lily Yip, Xinliu Li, Zoë Zhong, Feng Yun Yue, Tatiana Closas, Jamie Snider, Jelena Tomić, Steven J. Drews, Michael Drebot, Allison McGeer, Mario Ostrowski, Samira Mubareka, James M. Rini, Shawn C. Owen, Igor Štagljar

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of AlbertaSunnybrook HospitalCanadian Blood ServicesMount Sinai HospitalPublic Health Agency of CanadaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesConnaught FundUniversity of Utah
Mots-clésImmunoassayAntibodySevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)SerologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)HomogeneousVirologyLuciferase2019-20 coronavirus outbreakComputational biologyBiologyMedicineImmunologyDiseaseInfectious disease (medical specialty)TransfectionPathologyBiochemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Better diagnostic tools are needed to combat the ongoing COVID-19 pandemic. Here, to meet this urgent demand, we report a homogeneous immunoassay to detect IgG antibodies against SARS-CoV-2. This serological assay, called SATiN, is based on a tri-part Nanoluciferase (tNLuc) approach, in which the spike protein of SARS-CoV-2 and protein G, fused respectively to two different tNLuc tags, are used as antibody probes. Target engagement of the probes allows reconstitution of a functional luciferase in the presence of the third tNLuc component. The assay is performed directly in the liquid phase of patient sera and enables rapid, quantitative and low-cost detection. We show that SATiN has a similar sensitivity to ELISA, and its readouts are consistent with various neutralizing antibody assays. This proof-of-principle study suggests potential applications in diagnostics, as well as disease and vaccination management.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,330 · 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

Citations65
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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