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Enregistrement W2032822173 · doi:10.1371/journal.pone.0028771

Combined Boyden-Flow Cytometry Assay Improves Quantification and Provides Phenotypification of Leukocyte Chemotaxis

2011· article· en· W2032822173 sur OpenAlexafffund
Nardhy Gomez‐Lopez, Felipe Vadillo‐Ortega, Guadalupe Estrada‐Gutiérrez

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCell Adhesion Molecules Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of AlbertaMolly Towell Perinatal Research Foundation
Mots-clésChemotaxisFlow cytometryChemotaxis assayMotilityBiologyCytometryMolecular biologyCell biologyImmunologyBiochemistryReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chemotaxis has been studied by classical methods that measure chemotactic and random motility responses in vitro, but these methods do not evaluate the total number and phenotype of migrating leukocytes simultaneously. Our objective was to develop and validate a novel assay, combined Boyden-flow cytometry chemotaxis assay (CBFCA), for simultaneous quantification and phenotypification of migrating leukocytes. CBFCA exhibited several important advantages in comparison to the classic Boyden chemotaxis assay (CBCA): 1) improved precision (intra-assay coefficients of variation (CVs): CBFCA-4.7 and 4.8% vs. CBCA-30.1 and 17.3%; inter-observer CVs: CBFCA-3.6% vs. CBCA 30.1%); 2) increased recovery of cells, which increased assay to provide increased sensitivity; 3) high specificity for determining the phenotype of migrating/attracted leukocytes; and 4) reduced performance time (CBFCA 120 min vs. CBCA 265 min). Other advantages of CBFCA are: 5) robustness, 6) linearity, 7) eliminated requirement for albumin and, importantly, 8) enabled recovery of migrating leukocytes for subsequent studies. This latter feature is of great benefit in the study of migrating leukocyte subsets. We conclude that the CBFCA is a novel and improved technique for experiments focused on understanding leukocyte trafficking during the inflammatory response.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,140
Score d'incertitude au seuil0,455

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,183 · 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'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

Citations15
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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