A Safe and Accessible Cell-Based Spike–ACE2 Binding Assay for Evaluating SARS-CoV-2 Neutralization Activity in Biological Samples Using Flow Cytometry
Notice bibliographique
Résumé
SARS-CoV-2, the agent responsible for coronavirus disease in 2019 (COVID-19), has caused extensive global health and socioeconomic impact due to its transmissibility and pathology. As a result, it was classified as a Risk Group 3 human pathogen, and handling samples containing live virus requires enhanced biological containment facilities (i.e., CL3) to reduce the potential of laboratory infection to personnel and the spread of the virus into the community. While the use of an authentic live virus remains the gold standard for biological assays, alternative methods have been developed to effectively evaluate neutralization activity in the absence of a replicating viral agent. Here, we describe a cell-based spike-ACE2 binding assay as a surrogate for neutralization of SARS-CoV-2 spike to identify potential neutralizing antibodies. A main advantage of this approach is the exclusion of infectious viral particles, increasing biosafety for laboratory personnel. The interaction of recombinant SARS-CoV-2 trimeric spike protein with ACE2 is monitored and quantified by flow cytometry. Notably, our previous studies have demonstrated the utility of this assay for other viruses, beyond SARS-CoV-2. The methodology presented here has exhibited a strong correlation to other widely accepted methods, such as pseudotyped lentiviral and live virus neutralization assays, in identifying neutralizing antibodies.
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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 | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».