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Enregistrement W2001492984 · doi:10.1034/j.1600-0609.2000.90069.x

Flow cytometric analysis of defensins in blood and marrow neutrophils

2000· article· en· W2001492984 sur OpenAlexafffund
M. Emilia Klut, Beth A. Whalen, James C. Hogg

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal Of Haematology · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntimicrobial Peptides and Activities
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia Hospital
Organismes subventionnairesHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésBone marrowFlow cytometryMyeloidGranulocyteBiologyMolecular biologyImmunologyMyeloperoxidaseAlkaline phosphataseChemistryInflammationBiochemistryEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Polymorphonuclear neutrophils (PMN) are vital in host defense against microbial infections. This study provides a flow cytometric method for the quantitative analysis of microbicidal peptides (defensins) in cells of PMN lineage. Rabbit neutrophil peptides, NP-2 and NP-5, were measured in all PMN and in subpopulations of PMN expressing 1-selectin. PMN lineage counts were made on Wright's-stained blood smears and marrow cytospins. Immunoreactivity for NP-2, and NP-5 was detected by using the alkaline phosphatase anti-alkaline phosphatase technique. The results show that marrow PMN express higher levels of NP-2 and NP-5 than blood PMN, p < 0.001 and that these levels are associated with elevated numbers of myeloid precursors. In both blood and marrow, NP-2 occurs in two PMN subpopulations and the mean fluorescence intensity of NP-2 is consistently higher than that of NP-5. Increased levels of defensins are observed in circulating PMN depicting the most 1-selectin p < 0.05. Immunocytochemical results indicate that PMN defensins reside in cytoplasmic granules and are not constitutively expressed on the cell surface. Furthermore, defensins are not detected in monocytes, eosinophils, lymphocytes and erythrocytes. The flow cytometric method described here provides a novel means of quantitating host natural defenses, allows the characterization of PMN subpopulations and has clinical applications.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,632
Score d'incertitude au seuil0,855

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,199 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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