Detectability of cytokine and chemokine using ELISA, following sample-inactivation using Triton X-100 or heat
Notice bibliographique
Résumé
Clinical samples are routinely inactivated before molecular assays to prevent pathogen transmission. Antibody-based assays are sensitive to changes in analyte conformation, but the impact of inactivation on the analyte detectability has been overlooked. This study assessed the effects of commonly used inactivation-methods, Triton X-100 (0.5%) and heat (60 °C, 1 h), on cytokine/chemokine detection in plasma, lung aspirates, and nasopharyngeal samples. Heat significantly reduced analyte detectability in plasma (IL-12p40, IL-15, IL-16, VEGF, IL-7, TNF-β) by 33-99% (p ≤ 0.02), while Triton X-100 minimally affected analytes in plasma and nasopharyngeal samples (11-37%, p ≤ 0.04) and had no significant impact on lung aspirates. Structural analysis revealed that cytokines affected by heat had more hydrophobic residues and higher instability-indices. As the protein-detectability was affected differently in different sample types, the sample environment could also influence protein stability. This underscores the importance of selecting the most suitable inactivation methods for clinical samples to ensure accurate cytokine/chemokine analysis in both clinical and research settings.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».