Identification of B cells through negative gating—An example of the MIFlowCyt standard applied
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Polychromatic flow cytometric analysis takes advantage of the increasing number of available fluorophores to positively identify and simultaneously assess multiple parameters in the same cell (1). Additional parameters may be analyzed through negative identification (i.e., through exclusion of particular stains or antibodies employed). In this report, we tested whether such negative-gating strategy would identify human B lymphocytes in innate immune phenotyping studies. To this end, B cells were identified as the negatively-stained subpopulation from the CD123 vs. CD11c plot of the CD14(neg-low), MHC II(high) human peripheral blood mononuclear cells. To test the specificity of this negative gating approach, we confirmed that negatively gated B cells indeed expressed CD19, the bona fide marker for human B cells. However, a small number of unidentified cells were contained in the negatively-gated B cells. Furthermore, a small percentage cells expressing markers used to identify monocytes and myeloid dendritic cells (mDC) coexpressed CD19. This identifies such negative B-cell gating approach as potentially problematic. When applied to the analysis of Toll-like receptors (TLR) stimulation experiments, we were however able to interpret the results, as B-cells respond to TLR stimulation in a qualitative different pattern as compared to monocytes and DC. This report is presented in a manner that is fully compliant with the Minimum Information about a Flow Cytometry Experiment (MIFlowCyt) standard, which was recently adopted by the International Society for Advancement of Cytometry (ISAC) (2) and incorporated in the publishing policies of Cytometry and other journals. We demonstrate how a MIFlowCyt-compliant report can be prepared with minimal effort, and yet provide the reader with a much clearer picture of the portrayed FCM experiment and data.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle