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Enregistrement W2003732306 · doi:10.1002/cyto.a.20084

Influence of calcium ions in the flow cytometric analysis of human CD8‐positive cells

2004· article· en· W2003732306 sur OpenAlexaff
Martin Giroux, François Denis

Notice bibliographique

RevueCytometry Part A · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSingle-cell and spatial transcriptomics
Établissements canadiensArmand Frappier MuseumInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlow cytometryCalciumStainingDivalentCD8Cytotoxic T cellChemistryMolecular biologyPeripheral blood mononuclear cellMonoclonal antibodyCD16LymphocyteBiologyBiochemistryAntigenImmunologyAntibodyIn vitroCD3

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The CD8 co-receptor is an important marker used to identify various lymphocyte subsets. A significant decrease in CD8alpha staining intensity was observed in the presence of divalent cation chelators. METHODS: Peripheral blood mononuclear cells (PBMC) obtained from healthy volunteers were treated with calcium chelators, stained with different anti-human CD8 mAbs, and analyzed by flow cytometry. RESULTS: Calcium chelators caused a dose-dependent decrease in fluorescence intensity, using specific anti-human CD8alpha mAbs. This phenomenon was not due to CD8 internalization and could be reversed by the addition of calcium ions. In contrast, calcium depletion increased staining intensity with one anti-CD8beta mAb. CONCLUSIONS: Divalent cation chelators are used as cell anti-clumping agents in MACS or FACS applications. Researchers should be aware that such treatment could lead to the almost complete loss of fluorescence with selected anti-human CD8alpha mAbs. Since CD8 staining is used in conjunction with tetramer staining to identify antigen-specific cytotoxic human T cells, the effect of calcium depletion should be taken into account in experimental design.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,259 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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