Comparative performance of serum and plasma samples in SARS-CoV-2 serology and neutralization assays
Notice bibliographique
Résumé
The SARS-CoV-2 pandemic catalyzed the rapid development and deployment of serological assays, which have been pivotal for monitoring antibody responses to infection and vaccination, guiding vaccine design, and shaping public health strategies. Historically, serum and plasma samples have been considered largely interchangeable in serological testing. However, the precise extent of their similarity or potential differences in antibody detection and quantification remains not fully characterized. This distinction is critical as the choice of sample type carries practical and economic implications, particularly in large-scale seroprevalence studies. To address this, we evaluated IgG, IgM, and IgA antibodies targeting key SARS-CoV-2 antigens (spike, RBD, and N) and assessed neutralization efficiency in 124 paired serum and plasma samples collected simultaneously. Using both manual and automated serological and neutralization assays, we demonstrated that while serum and plasma differ in recovered volume, this difference does not affect antibody concentration or functional neutralization. Our findings confirm that serum and plasma are effectively interchangeable for SARS-CoV-2 serological studies, providing robust evidence to support streamlined, flexible, and cost-effective study designs without compromising data accuracy.
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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 | 0,011 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».