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Enregistrement W6996056650

Quantification des immunoglobulines A par résonance des plasmons de surface pour identifier les individus IgA-déficients

2023· dissertation· fr· W6996056650 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2023
Typedissertation
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueMonoclonal and Polyclonal Antibodies Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversité de MontréalMitacs
Mots-clésAgrégationSurface plasmonBlood protein electrophoresis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le but de ce projet, en collaboration avec Héma-Québec, était de développer une méthode point de service (POC) pour la quantification des immunoglobulines A (IgA) dans un petit volume de plasma humain. Les IgA jouent un rôle important au niveau de notre système immunitaire, surtout au niveau des bio fluides sur les muqueuses comme la salive. On peut les retrouver normalement dans le plasma à des concentrations plus grandes que 2000 ng/mL pour la majorité des gens. Dans le cas d’une personne immunosupprimée, une concentration plus basse que 500 ng/mL est observée. La déficience en IgA est souvent associée à des maladies auto-immunes comme la maladie de Crohn. Ces individus peuvent éprouver un choc anaphylactique à la suite d’une transfusion de sang, ce qui nous motive à utiliser la résonance des plasmons de surface (SPR) sur place à des collectes de sang et dans les milieux hospitaliers. Pour réaliser ce capteur d’immunodéficience en IgA, un anticorps primaire spécifique aux IgA fut lié à un peptide formant une monocouche auto-assemblée sur une surface d’or du capteur SPR. Un deuxième anticorps a été utilisé pour quantifier spécifiquement cet analyte dans une matrice humaine complexe. Plusieurs étapes ont été optimisées pour obtenir une limite de détection basse, soit l’étape d’immobilisation de l’anticorps de capture, le type d’anticorps, le pH pour l’immobilisation, la détection secondaire, la validation dans différentes matrices biologiques, parmi d’autres. Le capteur a été validé avec quelques échantillons cliniques et la réponse SPR fut comparée avec ELISA. Ainsi, nous anticipons que cette méthode pourrait être utile à des collectes de sang pour assurer les réserves de sang déficient en IgA.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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