Genotyping for platelet‐specific antigens: techniques for the detection of single nucleotide polymorphisms
Notice bibliographique
Résumé
Accurate typing of patients for platelet-specific (human platelet) antigens (HPA) is required in several different clinical situations, and blood services need to maintain panels of HPA-typed apheresis platelet donors and whole-blood donors to support HPA alloimmunized patients. Six clinically relevant HPA alloantigen systems have been described and, in addition, a significant number of HPA alloantigens with a highly skewed allele frequency or of very low immunogenicity have been reported. Certain well-characterized biallelic systems such as Gov have not as yet been included in the HPA nomenclature but are included in this review. Biochemical studies have identified the platelet membrane proteins on which the HPA antigens are localized. Cloning of the genes encoding these proteins and the realization that there is adequate mRNA in fresh platelets has led to identification of the molecular basis of HPA antigens over the last decade. All but one of the biallelic platelet-specific alloantigen systems are based on a single nucleotide polymorphism in the DNA sequence, corresponding to a single amino acid substitution in the encoded primary protein sequence. The discovery of the genetic basis of the alloantigens has allowed the development of polymerase chain reaction-based techniques for HPA genotyping using genomic DNA. The genetic basis of the HPA alloantigens, the most commonly used genome typing techniques and their pitfalls, and future developments, are discussed in this review.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,004 |
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 ».