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Universitätsbibliothek Heidelberg
Status: Bibliographieeintrag

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 Online-Ressource
Verfasst von:Sartingen, Nuno [VerfasserIn]   i
 Stürmer, Vanessa S. [VerfasserIn]   i
 Kaltenböck, Matthias [VerfasserIn]   i
 Müller, Thorsten G. [VerfasserIn]   i
 Schnitzler, Paul [VerfasserIn]   i
 Kreshuk, Anna [VerfasserIn]   i
 Kräusslich, Hans-Georg [VerfasserIn]   i
 Merle, Uta [VerfasserIn]   i
 Mücksch, Frauke [VerfasserIn]   i
 Müller, Barbara [VerfasserIn]   i
 Pape, Constantin [VerfasserIn]   i
 Laketa, Vibor [VerfasserIn]   i
Titel:Multiplex microscopy assay for assessment of therapeutic and serum antibodies against emerging pathogens
Verf.angabe:Nuno Sartingen, Vanessa Stürmer, Matthias Kaltenböck, Thorsten G. Müller, Paul Schnitzler, Anna Kreshuk, Hans-Georg Kräusslich, Uta Merle, Frauke Mücksch, Barbara Müller, Constantin Pape and Vibor Laketa
Jahr:2024
Umfang:21 S.
Illustrationen:Illustrationen, Diagramme
Fussnoten:Online veröffentlicht: 17. September 2024 ; Gesehen am 21.03.2025
Titel Quelle:Enthalten in: Viruses
Ort Quelle:Basel : MDPI, 2009
Jahr Quelle:2024
Band/Heft Quelle:16(2024), 9, Artikel-ID 1473, Seite [1]-21
ISSN Quelle:1999-4915
Abstract:The emergence of novel pathogens, exemplified recently by the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2), highlights the need for rapidly deployable and adaptable diagnostic assays to assess their impact on human health and guide public health responses in future pandemics. In this study, we developed an automated multiplex microscopy assay coupled with machine learning-based analysis for antibody detection. To achieve multiplexing and simultaneous detection of multiple viral antigens, we devised a barcoding strategy utilizing a panel of HeLa-based cell lines. Each cell line expressed a distinct viral antigen, along with a fluorescent protein exhibiting a unique subcellular localization pattern for cell classification. Our robust, cell segmentation and classification algorithm, combined with automated image acquisition, ensured compatibility with a high-throughput approach. As a proof of concept, we successfully applied this approach for quantitation of immunoreactivity against different variants of SARS-CoV-2 spike and nucleocapsid proteins in sera of patients or vaccinees, as well as for the study of selective reactivity of monoclonal antibodies. Importantly, our system can be rapidly adapted to accommodate other SARS-CoV-2 variants as well as any antigen of a newly emerging pathogen, thereby representing an important resource in the context of pandemic preparedness.
DOI:doi:10.3390/v16091473
URL:Bitte beachten Sie: Dies ist ein Bibliographieeintrag. Ein Volltextzugriff für Mitglieder der Universität besteht hier nur, falls für die entsprechende Zeitschrift/den entsprechenden Sammelband ein Abonnement besteht oder es sich um einen OpenAccess-Titel handelt.

Volltext: https://doi.org/10.3390/v16091473
 Volltext: https://www.mdpi.com/1999-4915/16/9/1473
 DOI: https://doi.org/10.3390/v16091473
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
Sach-SW:emerging pathogens
 machine learning
 monoclonal antibodies
 multiplex microscopy
 SARS-CoV-2
 serology
K10plus-PPN:1920352589
Verknüpfungen:→ Zeitschrift

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