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Enregistrement W2014299648 · doi:10.1021/ac702128m

Study of Cell Antigens and Intracellular DNA by Identification of Element-Containing Labels and Metallointercalators Using Inductively Coupled Plasma Mass Spectrometry

2008· article· en· W2014299648 sur OpenAlexafffund
Olga Ornatsky, X. Lou, Mark Nitz, Stephen Allan Schaffer, William S. Sheldrick, Vladimir Baranov, Dmitry Bandura, Scott D. Tanner

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMass Spectrometry Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesOntario Genomics InstituteGenome Canada
Mots-clésChemistryMass spectrometryInductively coupled plasma mass spectrometryAntigenMass cytometryReagentChromatographySingle-cell analysisFlow cytometryCellMolecular biologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The enumeration of absolute cell numbers and cell proliferation in clinical samples is important for diagnostic and research purposes. Detection of cellular DNA with fluorescent dyes is the most commonly used approach for cell enumeration in cytometry. Inductively coupled plasma mass spectrometry (ICPMS) has been recently introduced to the field of protein and cell surface antigen identification via ICPMS-linked immunoassays using element-labeled affinity reagents such as gold and lanthanide-conjugated antibodies. In the present work, we describe novel methods for using metallointercalators that irreversibly bind DNA and low concentrations of rare earth metals added to cell growth media for rapid and sensitive measurement of cell numbers by mass spectrometry. We show that Ir- and Rh-containing metallointercalators are useful reagents for labeling cells and normalizing signals when studying antigen expression on different types and numbers of cells. Results are presented for solution analysis performed by conventional ICPMS and compared to measurements obtained on the novel flow cytometer mass spectrometer (FC-MS) instrument, designed to analyze multiple antigens and DNA simultaneously in single cells.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations140
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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