Optimization and validation of ELISAs for interferon-gamma determination in bison
Notice bibliographique
Résumé
Bovine tuberculosis, caused by Mycobacterium bovis , is endemic in the Wood Buffalo National Park, Canada, home to free-ranging and threatened wood bison. This disease poses a threat to the conservation of this culturally and ecologically important animal species, as well as potentially impacting the health of humans and other animal species via zoonosis and spillover, respectively. The ability to detect infection early will minimize and prevent the potential risk of M. bovis transmission. Interferon-gamma (IFNγ) assays are a reliable detection method for M. bovis in cattle and other wildlife species and may have diagnostic value in bison as well. We aimed to optimize and partially validate 2 commercial IFNγ ELISAs to detect endogenous bison IFNγ in mitogen-stimulated whole blood. Parameters evaluated included antibody identification, sample matrix effect, dilution linearity, assay reproducibility, and limit of quantification. The optimized assays demonstrated linear responses to recombinant bovine and endogenous bison IFNγ (range: 1–125 pg/mL; R 2 = 0.99), with good recovery and fair reproducibility, and a low limit of quantification of 1 pg/mL. Mabtech bovine Flex and Pro kits have the same antibodies but in 2 different assay formats; an in-house assay platform (Flex kit) and precoated plates (Pro kit) are considered suitable for measuring bison IFNγ, offering flexibility depending on available resources.
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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 | 0,007 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».