Variability of Replicates of Intraocular Inflammatory Biomarkers in Ocular Fluid Samples Analyzed with Multiplex Assays
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Certain factors such as instrumental and sample processing errors may contribute to variability of ocular biofluid samples when they are run as replicates with multiplex assays. There is a paucity of literature on the variability of replicates in multiplex assays. This study aims to evaluate whether there is significant variability in replicate analyses of multiplex assays. Methods: -test, 3-way ANOVA, intraclass correlation coefficient (ICC; <0.5-0.75=poor-moderate, 0.75->0.90 =good-excellent reliability), and coefficients of variation (CV) were employed to evaluate for statistical significance, with Bonferroni corrected P=0.002. Results: Among the 4104 biomarker replicate assays for aqueous humor and vitreous, two analytes (PDGF-BB and IL-7) had a statistically significant difference between the sampled concentrations of the replicates in vitreous samples (mean (diff)=2.05, P<0.001, mean (diff)=1.56, P<0.001, respectively). Majority of the ICC values fell within the good-excellent range (86% of samples) with a minority falling in the poor-moderate range (14% of samples). More variability was noted in the vitreous humour, with five analytes (IL-2, IL-10, IL-12(p70), IL-13, IL-17) demonstrating an average ICC of less than 0.5. The CV calculated for each set of replicates suggested that 93% of replicates had an acceptable level of quantitative assay variability (CV<20%). Conclusion: This study demonstrates that the analysis of most biomarkers in ocular fluids may not require the use of replicates. However, certain analytes such as PDGF-BB and IL-7 may require the use of replicates to ensure reliable results. Caution should be taken when applying these findings to other laboratory settings as our study was conducted by an experienced technician using a standardized protocol. In less standardized settings, replicates may be required in order to ensure accuracy of results. These findings may guide researchers with the design of their studies on ophthalmic biomarker analysis.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».