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Enregistrement W4395677203 · doi:10.21203/rs.3.rs-4290737/v1

Detectability of Cytokine and Chemokine using ELISA, following Sample-inactivation using Triton X-100 or Heat

2024· preprint· en· W4395677203 sur OpenAlexaff
Erica Hofer Labossiere, Sandra Nora González Díaz, Stephanie Enns, Paul Lopez, Xuefen Yang, Biniam Kidane, Gloria Vázquez‐Grande, Abu Bakar Siddik, Sam Kam-Pun Kung, Paul Sandstrom, Amir Ravandi, T. Blake Ball, Ruey‐Chyi Su

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced Biosensing Techniques and Applications
Établissements canadiensSt. Boniface HospitalHealth Sciences CentreUniversity of ManitobaPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemokineSample (material)CytokineChemistryChromatographyImmunologyMedicineBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<title>Abstract</title> <italic><bold>Background </bold></italic> Routine characterization of clinical samples for their immunological responses against infectious pathogens often involves assessing cytokine/chemokine profiles and/or production of pathogen-specific antibodies. To prevent transmission of infectious materials in laboratories, these clinical samples are often inactivated by detergents or heat before the molecular assays are performed. Antibody-based molecular assays, such as ELISA, are highly sensitive to conformational changes in analytes. How specific inactivation procedures impact on cytokine/chemokine detectability in the clinical samples is not fully elucidated. This study compared two commonly used inactivation methods (Triton X-100, heat-inactivation) and untreated native samples in the cytokine/chemokine assays. <italic><bold>Method </bold></italic> Plasma, endotracheal tube aspirate (ETTA), and nasopharyngeal (NP) samples underwent inactivation with 0.05% Triton X-100 or heat (60°C, 1 hour). Cytokines/chemokine levels were assessed using Meso-Scale-Multi-Spot assays. Data were analyzed against untreated samples using one-way and Tukey’s multiple comparisons tests. Additionally, the conformational instability of cytokines/chemokines, predicted by their amino acid sequence, was examined to determine its contribution to detectability in inactivated samples. <italic><bold>Results </bold></italic> Heat treatment significantly impacted cytokine/chemokine detection across sample types. IL-1α levels were substantially reduced in ETTA, NP, and plasma samples. In heat-inactivated plasma, IL-12p40, IL-15, IL-16, VEGF, IL-7, and TNF-β, among 36 cytokines, were reduced by 33-99% (p-values ≤0.02). Conversely, Triton X-100 minimally affected cytokine/chemokine detection in plasma and NP samples by 11-37% (p-values ≤0.04). Triton X-100 increased the detection of IL-15, IL-16, IL-1α, VEGF, and IL-7 levels in NP samples. Triton X-100-inactivated ETTA samples showed no significant impact on cytokine/chemokine detectability. Heat inactivation had more profound impacts on protein detectability. Structural analysis revealed heat-affected cytokines had more hydrophobic residues and higher instability indices, although protein features alone could not reliably predict susceptibility. <italic><bold>Conclusion </bold></italic> Our findings demonstrated the importance of empirical assessments of inactivation protocols in the measurements of cytokine/chemokine responses in clinical samples. Overall, Triton X-100 performed better than heat inactivation in preserving protein conformation for antibodies-based immunological studies.

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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,853

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,355 · 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

Citations0
Publié2024
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