Semiquantitative Paper-Based Microfluidic Surrogate Virus Neutralization Test for SARS-CoV-2 Neutralizing Antibodies
Notice bibliographique
Résumé
Neutralizing antibodies (nAbs) produced from infection or vaccination play an important role in acquired immunity. Determining virus-specific nAb titers is a useful tool for measuring aquired immunity in an individual. The standard methods to do so rely on titrating serum samples against live virus and monitoring viral infection in cultured cells which requires high biosafety level containment. The surrogate virus neutralization test (sVNT) reduces the biohazards and it is suitable for designing rapid test device in a lateral flow assay (LFA) format. Here, we introduce the fabrication and development of a unique paper-based LFA device for determining the level of SARS-CoV-2 nAb in a sample with a semiquantitative direct colorimetric readout. A LFA-based gradient assay design was used to facilitate the sVNT, where the spike glycoprotein receptor binding domain (RBD) and angiotensin-converting enzyme 2 (ACE2) stand in as proxies for viruses and cells, respectively. The gradient assay employed multiple test dots of ACE2 spotted in increasing concentration along the sample flow path and gold nanoparticle-conjugated RBD for readout. In this way, the number of developed spots is inversely proportional to the concentration of nAbs present in the sample. The assay was tested with both standard solutions of nAb as well as human serum samples. We have demonstrated that the device can effectively provide semiquantitative test results of nAbs by direct instrument-free colorimetric detection.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».