A Quantitative Polymerase Chain Reaction Test to Enumerate Leukocytes in Allograft Tissue and the Implications for Donor Eligibility Testing
Notice bibliographique
Résumé
A country-to-country analysis of infectious disease screening requirements for donated tissues or cells reveals they are not often harmonized. Transmission of one such infectious disease, human T-lymphotropic virus (HTLV), is related to the transfer of HTLV-infected, viable leukocytes of sufficient number. The ability to characterize allograft tissue as being absent of leukocytes, or containing relatively few leukocytes, by using a specific test has not been previously investigated. A quantitative polymerase chain reaction (qPCR) test was developed to interrogate protein tyrosine phosphatase, receptor type C (PTPRC) gene expression in tissue samples and was able to determine the number of leukocytes present in a tissue. The impact of a qualified leukocyte tissue testing method should be significant and lead to changes in donor eligibility regulations in certain countries. Human leukapheresis samples were used as a control to establish the amount of PTPRC in leukocytes. That value was used as a comparator to determine the number of leukocyte equivalents in tissues of interest. The qPCR test measured tissue leukocyte equivalents and the results were consistent with the relative abundance of leukocytes predicted for each tissue. Using qPCR to calculate leukocyte equivalents based upon PTPRC gene expression can be successfully employed to estimate the number of leukocytes in a tissue or allograft. This method could be used as a screen to rule out tissues that do not meet the criteria of being leukocyte rich and, therefore, do not need direct HTLV testing.
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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 | 0,012 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».