Characterization of a Pan-Species Reactive Monoclonal Antibody Specific for a Cell Surface Epitope Which Could Serve as a Marker for Human Monocytic and Megakaryocytic Differentiation
Notice bibliographique
Résumé
A mouse IgG(1)-producing hybridoma, CSC-31, was isolated and characterized. The monoclonal antibody (MAb) was originally raised against monkey kidney cell-surface molecules. FACS analysis further showed that CSC-31 exhibited broad tissue and species reactivity. Although most human T- and B-cell lines failed to react with CSC-31, myeloid, and erythroleukemia cells lines such as THP-1 and K562 expressed the CSC-31 cell surface marker. Furthermore, in vitro differentiation of HL-60, U-937, and K562 showed that expression of the CSC-31 marker is associated with monocytic or megakaryocytic differentiation. However, up-regulation of the CSC-31 marker expression was not detected during granulocytic or erythroid differentiation. Through the in vitro differentiation of K562, it was demonstrated that up-regulation of the CSC-31 marker required novel PKCs and might be regulated by the MAPK signaling pathway. Last, limited biochemical analysis demonstrated that the CSC-31-specific epitope is sensitive to digestion by papain yet highly resistant to other proteases.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».