Endogenous Biotin in Rat Brain: Implications for False-Positive Results With Avidin-Biotin and Streptavidin-Biotin Techniques
Notice bibliographique
Résumé
The interaction between avidin and biotin or streptavidin and biotin forms the basis of several widely used immunohistochemical techniques. An assumption inherent to these techniques is that endogenous biotin is not present in the tissue in detectable quantities, as neither avidin nor streptavidin can discriminate between endogenous biotin and biotinylated antibodies. However, biotin is a known cofactor for numerous carboxylases required in oxidative metabolism, raising the possibility for potential false-positive results in many tissues. This issue has been appreciated in liver and kidney tissue, but has received very little attention in nervous tissue. To address this concern, we examined the distribution of biotin throughout the rat central nervous system using avidin- and streptavidin-based detection systems, as well as a monoclonal antibody raised against biotin. Significant levels of endogenous biotin were identified within specific neuronal types, particularly in neurons associated with the cerebellar motor system and the brainstem auditory system. Non-specific (non-biotin) interactions of avidin and streptavidin conjugates with rat brain tissue were further identified and were most pronounced in the lower brainstem. The binding of avidin- and streptavidin-conjugated markers to endogenous biotin and other non-specific interactions with neural tissue were overcome by several methods including the use of blocking kits, prolonged post-fixation of the tissue in paraformaldehyde, or omission of Triton X-100 from the working solution. Without these measures, a reliable estimate of immunolabel may only be achieved in certain brain regions with markers conjugated directly to secondary antibodies.
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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 | 0,014 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».