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A label-free, optical waveguide lightmode spectroscopy based immunosensor was developed for frog (Bombina orientalis) vitellogenin (Vtg) determination in biological samples as a biomarker for exogenous oestrogen compounds. Antibody against Vtg was produced in rabbits immunised with purified lipovitellin (Lpv), a precursor of Vtg, from the homogenised ovary of oriental fire-bellied toads (B. orientalis). The purified protein and Lpv/Vtg-specific serum were applied in both competitive and direct immunoassay formats using optical waveguide lightmode spectroscopy immunosensor. When measuring Vtg in direct manner, the Lpv antibody (1.76 µg mL?1) was immobilised on the sensor surface, and the linear measuring range for Vtg was 0.1–10 µg mL?1. During the competitive measurement, 100 ng mL?1 Lpv was applied for the immobilisation. The linear measuring range for Vtg was 0.5–50 ng mL?1. We studied the relative substrate specificity of the antibody, and it was concluded that the method is suitable for the sensitive and selective determination of Vtg levels in toads. Heart, liver and gonad samples from male animals were spiked with Vtg and were analysed using the newly developed method, and female toads and spawn samples were tested and compared to the calibration curve obtained by the spiked samples.  相似文献   
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On the Statistical Calibration of Physical Models   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
We introduce a novel statistical calibration framework for physical models, relying on probabilistic embedding of model discrepancy error within the model. For clarity of illustration, we take the measurement errors out of consideration, calibrating a chemical model of interest with respect to a more detailed model, considered as “truth” for the present purpose. We employ Bayesian statistical methods for such model‐to‐model calibration and demonstrate their capabilities on simple synthetic models, leading to a well‐defined parameter estimation problem that employs approximate Bayesian computation. The method is then demonstrated on two case studies for calibration of kinetic rate parameters for methane air chemistry, where ignition time information from a detailed elementary‐step kinetic model is used to estimate rate coefficients of a simple chemical mechanism. We show that the calibrated model predictions fit the data and that uncertainty in these predictions is consistent in a mean‐square sense with the discrepancy from the detailed model data.  相似文献   
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