Production d’un anticorps monoclonal anti-Dal pour le typage sanguin canin
Bibliographic record
Abstract
Étant donné l'immunogénicité de l’antigène Dal et sa prévalence élevée (> 98% des chiens sont Dal-positifs), il peut être extrêmement difficile de trouver du sang compatible pour un patient Dal-négatif précédemment transfusé et ayant besoin d’une deuxième transfusion sanguine. De plus, l’accès aux réactifs pour le typage sanguin est actuellement limité, notamment parce qu'il dépend d’anticorps polyclonaux (AcP) produits à la suite de la sensibilisation de trois rares chiens Dal-négatifs identifiés sporadiquement au cours de la dernière décennie dans la colonie d'enseignement de la Faculté de médecine vétérinaire de l'Université de Montréal. \nPar conséquent, l’objective de cette étude était de produire et de caractériser un anticorps monoclonal murin (AcM) dirigé contre l’antigène canin Dal afin d’assurer la pérennité du typage sanguin Dal. Utilisant la technologie conventionnelle des hybridomes, 5 souris femelles BALB/c ont été immunisées par des injections intrapéritonéales répétées avec des concentrés de globules rouges canines lavés (GRc) Dal-positifs jusqu'à ce que le titrage d’anticorps soit suffisant (> 1 : 10000). Après la fusion de cellules spléniques avec des cellules de myélome, 573 surnageants ont été récoltés à partir du jour 12 post-fusion pour le dépistage avec la technique d'agglutination sur colonne de gel utilisant des GRc Dal-négatif et Dal-positif connus. Parmi 15 surnageants qui ont montré une réaction d’agglutination, un seul avait le patron souhaité (c'est-à-dire anti-Dal). Afin d’évaluer la spécificité et la sensibilité de l’AcM, le typage sanguin Dal de 62 échantillons de GRc a été réalisé en utilisant le AcM anti-Dal et deux AcP canins préalablement caractérisés: 45 échantillons Dal-positifs et 17 Dal-négatifs ont été identifiés avec une concordance de 100 % entre les réactifs (kappa = 1). L’AcM anti-Dal produit a été déterminé comme étant une IgG1.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".