Use of CD157 in FLAER-based assays for high-sensitivity PNH granulocyte and PNH monocyte detection
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recent Flow Cytometric guidelines to detect Paroxysmal Nocturnal Hemoglobinuria (PNH) in white blood cells recommend using FLAER-based assays to detect granulocytes and monocytes lacking expression of GPI-linked structures. However national proficiency testing results continue to suggest a need for improved testing algorithms, including the need to optimize diagnostic analytes in PNH. METHODS: CD157 is another GPI-linked structure expressed on both granulocytes and monocytes and here we assess its ability to replace CD24 and CD14 in predicate 4-color granulocyte and monocyte assays respectively. We also assess a single tube, 5-color combination of FLAER, CD157, CD64, CD15, and CD45 to simultaneously detect PNH clones in granulocyte and monocyte lineages. RESULTS: Delineation of PNH from normal phenotypes with 4- or 5-color CD157-based assays compared favorably with 4-color predicate methods and PNH clone size data were similar and highly correlated (R(2) >0.99) with predicate values over a range (0.06%-99.8%) of samples. Both CD157-based assays exhibited similar high levels of sensitivity and low background levels in normal samples. CONCLUSIONS: While CD157-based 4- and 5-color assays generated closely similar results to the predicate assays on a range of PNH and normal samples, the 5-color assay has significant advantages. Only a single 5-color WBC reagent cocktail is required to detect both PNH granulocytes and monocytes. Additionally, sample preparation and analysis time is reduced yielding significant efficiencies in technical resources and reagent costs. All 4- and 5-color reagent sets stained stabilized whole blood PNH preparations, used in external quality assurance programs.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».