Detection of SARS-CoV-2 Receptor-Binding Domain Antibody using a HiBiT-Based Bioreporter
Notice bibliographique
Résumé
The emergence of the COVID-19 pandemic has increased the need for better serological detection methods to determine the epidemiologic impact of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2). The increasing number of SARS-CoV-2 infections raises the need for better antibody detection assays. Current antibody detection methods compromise sensitivity for speed or are sensitive but time-consuming. A large proportion of SARS-CoV-2-neutralizing antibodies target the receptor-binding domain (RBD), one of the primary immunogenic compartments of SARS-CoV-2. We have recently designed and developed a highly sensitive, bioluminescent-tagged RBD (NanoLuc HiBiT-RBD) to detect SARS-CoV-2 antibodies. The following text describes the procedure to produce the HiBiT-RBD complex and a fast assay to evaluate the presence of RBD-targeting antibodies using this tool. Due to the durability of the HiBiT-RBD protein product over a wide range of temperatures and the shorter experimental procedure that can be completed within 1 h, the protocol can be considered as a more efficient alternative to detect SARS-CoV-2 antibodies in patient serum samples.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».