Development of a non-biased, high-throughput ELISA for the rapid evaluation of immunogenicity and cross-reactivity
Notice bibliographique
Résumé
Traditional ELISA-based protein analysis has been predicated on the assumption that proteins bind randomly to the solid surface of the ELISA plate polymer (polystyrene or polyvinyl chloride). Random adherence to the plate ensures equal access to all faces of the protein, an important consideration when evaluating immunogenicity of polyclonal serum samples as well as when examining the cross-reactivity of immune serum against different antigenic variants of a protein. In this study we demonstrate that the soluble form of the surface lipoprotein transferrin binding protein B (TbpB) from three different bacterial pathogens (Neisseria meningitidis, Actinobacillus pleuropneumoniae, and Mannheimia haemolytica) bind the ELISA plate in a manner that consistently obscures the transferrin binding face of the proteins' N-lobe. In order to develop a non-biased ELISA where all faces of the protein are accessible, the strong interaction between biotin and avidin has been exploited by adding a biotin tag to these proteins during Escherichia coli-based cytoplasmic expression and utilizing streptavidin or neutravidin coated ELISA plates for protein capture and display. The use of avidin coated ELISA plates also allows for rapid purification of biotin-tagged proteins from crude E. coli lysates, removing the requirement of prior affinity purification of each protein to be included in the ELISA-based analyses. In proof of concept experiments we demonstrate the utility of this approach for evaluating immunogenicity and cross-reactivity of serum from mice and pigs immunized with TbpBs from human and porcine pathogens.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».