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Enregistrement W2017441387 · doi:10.1159/000232845

The Use of Modified Cunningham Chambers for the Enumeration of H Rosettes, E Rosettes, and Lymphocyte-Tumour Cell Conjugates

2009· article· en· W2017441387 sur OpenAlexaff
Hugh F. Pross, L.A. Gallinger, Peter Rubin, Malcolm G. Baines

Notice bibliographique

RevueInternational Archives of Allergy and Applied Immunology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSingle-cell and spatial transcriptomics
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRosette (schizont appearance)ConjugateRosette formationLysisLymphocyteCellBiologyImmunologyPathologyChemistryMedicineBiochemistryAntibodyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we have described the use of a slide-coverslip Cunningham chamber which is ideal for counting delicate rosettes and lymphocyte-tumour cell conjugates. The ease of construction, facility of use, and economy of cost in comparison with hemocytometers make the use of these chambers the method of choice for rosette counts in general. In contrast to standard double-slide Cunningham chambers, the design of these rosette chambers is such that they can be used with ordinary light microscope objectives (including oil immersion), they can be more easily loaded without trapping air bubbles, and they can be sealed without tilting the slide. As an example of one potential application of these chambers to tumour immunology, data have been presented showing the high proportion of lymphocyte-tumour cell conjugates which can be formed by human peripheral blood cells. The ability of any particular tumour cell to form conjugates did not necessarily reflect the susceptibility of that cell type to natural killer (NK) cell-mediated lysis, nor was there any evidence that E rosette-forming cells preferentially formed conjugate in comparison to non E rosette-forming 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,198 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations10
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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