Redefining serological diagnostics with immunoaffinity proteomics
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Serological diagnostics is generally defined as the detection of specific human immunoglobulins developed against viral, bacterial, or parasitic diseases. Serological tests facilitate the detection of past infections, evaluate immune status, and provide prognostic information. Serological assays were traditionally implemented as indirect immunoassays, and their design has not changed for decades. The advantages of straightforward setup and manufacturing, analytical sensitivity and specificity, affordability, and high-throughput measurements were accompanied by limitations such as semi-quantitative measurements, lack of universal reference standards, potential cross-reactivity, and challenges with multiplexing the complete panel of human immunoglobulin isotypes and subclasses. Redesign of conventional serological tests to include multiplex quantification of immunoglobulin isotypes and subclasses, utilize universal reference standards, and minimize cross-reactivity and non-specific binding will facilitate the development of assays with higher diagnostic specificity. Improved serological assays with higher diagnostic specificity will enable screenings of asymptomatic populations and may provide earlier detection of infectious diseases, autoimmune disorders, and cancer. In this review, we present the major clinical needs for serological diagnostics, overview conventional immunoassay detection techniques, present the emerging immunoassay detection technologies, and discuss in detail the advantages and limitations of mass spectrometry and immunoaffinity proteomics for serological diagnostics. Finally, we explore the design of novel immunoaffinity-proteomic assays to evaluate cell-mediated immunity and advance the sequencing of clinically relevant immunoglobulins.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle