Protocol for affinity enrichment of polyclonal autoantibodies from human plasma
Notice bibliographique
Résumé
Autoantibodies (AAbs) contribute to various immune-mediated diseases and are valuable biomarkers for diagnosis, classification, and disease activity. Here, we present a protocol for the affinity enrichment of AAbs from human plasma samples. We describe steps to generate a human cell line lysate, which is immobilized on Sepharose beads for affinity enrichment of AAbs. We then detail the quality-control procedure of verifying autoreactivity of AAb fractions. This protocol has potential application in functional and proteomic analyses of AAbs. For complete details on the use and execution of this protocol, please refer to Hagadorn et al. 1 • Protocol for affinity enrichment of AAbs from human plasma samples • Immobilization of human cell lysate on Sepharose beads for AAb capture • Affinity enrichment of AAbs using lysate-conjugated Sepharose beads • Verification procedures for assessing AAb enrichment efficiency Publisher’s note: Undertaking any experimental protocol requires adherence to local institutional guidelines for laboratory safety and ethics. Autoantibodies (AAbs) contribute to various immune-mediated diseases and are valuable biomarkers for diagnosis, classification, and disease activity. Here, we present a protocol for the affinity enrichment of AAbs from human plasma samples. We describe steps to generate a human cell line lysate, which is immobilized on Sepharose beads for affinity enrichment of AAbs. We then detail the quality-control procedure of verifying autoreactivity of AAb fractions. This protocol has potential application in functional and proteomic analyses of AAbs.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».