Evaluation of multiplexed liquid glycan Array (LiGA) for serological detection of glycan-binding antibodies
Notice bibliographique
Résumé
We test the performance of the multiplexed liquid glycan array (LiGA) technology in serological assays. Specifically, we use LiGA to detect ABO blood group antibodies in human serum. This LiGA, which we name ABO-LiGA, contains ABO blood group trisaccharide glycans with an ethylazido aglycone conjugated to groups of ten multi-barcoded M13 particles carrying dibenzocyclooctyne (DBCO) on p8 proteins. ELISA clonal binding assays to anti-A/B antibodies confirmed the functional performance of ABO-clones and aligned with next-generation sequencing (NGS) of the mixed clones. Multiple DNA-barcoded technical replicates in LiGA allow for quantification of reproducibility and robustness as determined by the Z'-score using NGS. We then tested ABO-LiGA for specific detection of IgG and IgM anti-A and anti-B IgG and IgM antibodies in human serum samples. Comparison of antibody binding responses in sera from 31 healthy donors to ABO-LiGA with an ABO-Luminex-based method revealed consistent responses to LiGA-ABO but also minor deficiencies of ABO-LiGA such as low robustness of the current assay format and a limited ability to detect low intensity antibody responses. Some results point to undesired interactions of serum antibodies with small-footprint glycans conjugated to phage via the bulky DBCO moiety. This report illuminates the path for future development of LiGA-based serological assays and suggests the need to develop alternative methods for conjugating glycans to phage to avoid liabilities of the hydrophobic DBCO moiety.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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 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 ».