Cross-validation of ELISA and a portable surface plasmon resonance instrument for IgG antibody serology with SARS-CoV-2 positive individuals
Notice bibliographique
Résumé
We report on the development of surface plasmon resonance (SPR) sensors and matching ELISAs for the detection of nucleocapsid and spike antibodies specific against the novel coronavirus 2019 (SARS-CoV-2) in human serum, plasma and dried blood spots (DBS). When exposed to SARS-CoV-2 or a vaccine against SARS-CoV-2, the immune system responds by expressing antibodies at levels that can be detected and monitored to identify the fraction of the population potentially immunized against SARS-CoV-2 and support efforts to deploy a vaccine strategically. A SPR sensor coated with a peptide monolayer and functionalized with various sources of SARS-CoV-2 recombinant proteins expressed in different cell lines detected human anti-SARS-CoV-2 IgG antibodies in clinical samples. Nucleocapsid expressed in different cell lines did not significantly change the sensitivity of the assays, whereas the use of a CHO cell line to express spike ectodomain led to excellent performance. This bioassay was performed on a portable SPR instrument capable of measuring 4 biological samples within 30 minutes of sample/sensor contact and the chip could be regenerated at least 9 times. Multi-site validation was then performed with in-house and commercial ELISA, which revealed excellent cross-correlations with Pearson's coefficients exceeding 0.85 in all cases, for measurements in DBS and plasma. This strategy paves the way to point-of-care and rapid testing for antibodies in the context of viral infection and vaccine efficacy monitoring.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».