Quantification of all fetal nucleated cells in maternal blood in different cases of aneuploidies
Notice bibliographique
Résumé
We quantified all fetal nucleated cells (FNCs) per unit volume of maternal blood in different aneuploid pregnancies using molecular cytogenetic techniques. Seven cases of male trisomy 18, two triploidies (69,XXX), two 47,XXX, one 47,XXY, one 47,XYY, one male trisomy 13, and one case of 47,XY,r(22),+r(22) were analyzed. Whole blood samples were obtained from 15 women between 17 and 29 gestational weeks and harvested without using fetal cell enrichment procedures. Fluorescence in situ hybridization and primed in situ labeling were performed to identify the FNCs. All slides were manually scanned to quantify those cells. We have identified 4-20 FNCs/ml of maternal blood in the cases of trisomy 18; 10 and 25 FNCs/ml in the two cases of triploidy; 16 and 14 FNCs/ml, respectively, in the two X trisomies; 19 FNCs/ml in the 47,XXY; 26 FNCs/ml in the 47,XYY; nine FNCs/ml in the trisomy 13; and 10 FNCs/ml in the case of r(22). To detect all FNCs in all aneuploid pregnancies, we have used a very simple method that minimizes the manipulation steps to avoid losing fetal cells. The number of FNCs identified in aneuploid pregnancies was 2-5 times higher than in normal pregnancies. This higher number of FNCs will favor the design of a non-invasive pre-natal test.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».