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Enregistrement W4200273246 · doi:10.1088/0026-1394/59/1a/08001

PAWG Pilot Study on Quantification of SARS-CoV-2 Monoclonal Antibody - Part 1

2021· article· en· W4200273246 sur OpenAlexaffabout
Mi Wang, R D Josephs, Jeremy E. Melanson, Xuesong Dai, Y Wang, R Zhai, Zhi‐gang Chu, Xiaoming Fang, M-P Thibeault, Bradley B. Stocks, Juris Meija, Magali Bedu, Gustavo Martos, Steven Westwood, Robert Wielgosz, Q Liu, Terri-Anne Teo, H Liu, Yu Tan, Merve Öztuğ, Evren Saban, T Kinumi, K Saikusa, Rudolf J. Schneider, Michael G. Weller, Zoltán Konthur, Carlo Jaeger, Marco Quaglia, C Mussell, G Drinkwater, C Giangrande, H Vaneeckhoutte, Vincent Delatour, Judong Lee, Gavin O’Connor, R Ohlendorf, Alexandra A. Henrion, P J Beltrão, Sandra Mara Naressi Scapin, Y B Sade

Notice bibliographique

RevueMetrologia · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMonoclonal antibodyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)AntibodyMetrologyPandemicMedicine2019-20 coronavirus outbreakImmune systemVirologyImmunologyDiseaseInfectious disease (medical specialty)OutbreakInternal medicineMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Main text Under the auspices of the Protein Analysis Working Group (PAWG) of the Comité Consultatif pour la Quantité de Matière (CCQM) a pilot study, CCQM-P216, was coordinated by the Chinese National Institute of Metrology (NIM), National Research Council of Canada (NRC) and the Bureau International des Poids et Mesures (BIPM). Eleven Metrology Institutes or Designated Institutes and the BIPM participated in the first phase of the pilot study (Part 1). The purpose of this pilot study was to develop measurement capabilities for larger proteins using a recombinant humanized IgG monoclonal antibody against Spike glycoprotein of SARS-CoV-2 (Anti-S IgG mAb) in solution. The first phase of the study was designed to employ established methods that had been previously studies by the CCQM Protein Analysis Working Group, involving the digestion of protein down to the peptide or amino acid level. The global coronavirus pandemic has also led to increased focus on antibody quantitation methods. IgG are among the immunoglobulins produced by the immune system to provide protection against SARS-CoV-2. Anti-SARS-CoV-2 IgG can therefore be detected in samples from affected patients. Antibody tests can show whether a person has been exposed to the SARS-CoV-2, and whether or not they potentially show lasting immunity to the disease. With the constant spread of the virus and the high pressure of re-opening economies, antibody testing plays a critical role in the fight against COVID-19 by helping healthcare professionals to identify individuals who have developed an immune response, either via vaccination or exposure to the virus. Many countries have launched large-scale antibody testing for COVID-19. The development of measurement standards for the antibody detection of SARS-CoV-2 is critically important to deal with the challenges of the COVID-19 pandemic. In this study, the SARS-CoV-2 monoclonal antibody is being used as a model system to build capacity in methods that can be used in antibody quantification. Amino acid reference values with corresponding expanded uncertainty of 36.10 ± 1.55 mg/kg, 38.75 ± 1.45 mg/kg, 18.46 ± 0.78 mg/kg, 16.20 ± 0.67 mg/kg and 30.61 ± 1.30 mg/kg have been established for leucine, valine, phenylalanine, isoleucine and proline, respectively. Agreement between nearly all laboratories was achieved for the amino acid analysis within 2 to 2.5 %, with one participant achieving markedly higher results due to a technical issue found in their procedure; this result was thus excluded from the reference value calculations. The relatively good agreement within a laboratory between different amino acids was not dissimilar to previous results for peptides or small proteins, indicating that factors such as hydrolysis conditions and calibration procedures could be the largest sources of variability. Peptide reference values with corresponding expanded uncertainty of 4.99 ± 0.28 mg/kg and 6.83 ± 0.65 mg/kg have been established for ALPAPIEK and GPSVFPLAPSSK, respectively. Not surprisingly due to prior knowledge from previous studies on peptide quantitation, agreement between laboratories for the peptide-based analysis was slightly poorer at 3 to 5 %, with one laboratory's result excluded for the peptide GPSVFPLAPSSK. Again, this level of agreement was not significantly poorer than that achieved in previous studies with smaller or less complex proteins. To reach the main text of this paper, click on Final Report .

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,592

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,185
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,242 · 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 tête enseignante, 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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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