Mass‐scale high‐throughput multiplex polymerase chain reaction for human platelet antigen single‐nucleotide polymorphisms screening of apheresis platelet donors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Treatment with human platelet antigen (HPA)-matched platelets (PLTs) is the optimal therapy for bleeding secondary to neonatal alloimmune thrombocytopenia. Recent advances in high-throughput DNA-based blood group and PLT antigen genotyping have made it possible to screen plateletpheresis donors for potential HPA-matched PLT transfusion. STUDY DESIGN AND METHODS: This prospective study evaluated genomic DNA from plateletpheresis donors for single-nucleotide polymorphisms (SNPs) associated with HPA-1, -2, -3, -4, -5, and -15 to determine whether high-throughput multiplex genomic DNA PCR and oligonucleotide extension technology can be used for mass-scale PLT antigen genotyping. Genotyping using SNP technology was confirmed using sequence-specific polymerase chain reaction (SSP-PCR). RESULTS: Of the 748 donors screened, 277 were found to be negative for antigens implicated in alloimmune thrombocytopenia. In addition, two donors were homozygous for HPA-1b/b and -2b/b, six donors for HPA-1b/b and -3b/b, one for HPA-2b/b and -3b/b, one for HPA-1b/b and -5b/b, 10 for HPA-1b/b and -15 b/b, four for HPA-5b/b and -15b/b, and one for HPA-2b/b and -15b/b. Retesting using SSP-PCR was conducted for 60 donors. Discrepant results occurred between SNP and SSP-PCR in less than 20% of samples for HPA-1b/1b/HPA-3b/3b, HPA-5b/5b, and HPA-15b/b. DISCUSSION: High-throughput multiplex PCR SNP and confirmatory molecular genotyping are useful for mass-scale screening of apheresis PLT donors to provide antigen-negative genotypes. Refinements to mass-scale multiplex analysis technology would reduce further the confirmatory testing needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».