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Enregistrement W2087641647 · doi:10.1155/2014/536482

Flow Cytometry Assessment of In Vitro Generated CD138<b><sup>+</sup></b>Human Plasma Cells

2014· article· en· W2087641647 sur OpenAlexaff
Rayelle Itoua Maïga, Jennifer Lemieux, Annie Roy, Carl Simard, Sonia Néron

Notice bibliographique

RevueBioMed Research International · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune Cell Function and Interaction
Établissements canadiensUniversité LavalHéma-Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlow cytometryIn vitroHuman plasmaPlasmaChemistryMolecular biologyBiologyPhysicsChromatographyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The in vitro CD40-CD154 interaction promotes human B lymphocytes differentiation into plasma cells. Currently, CD138 is the hallmark marker enabling the detection of human plasma cells, both in vitro and in vivo; its presence can be monitored by flow cytometry using a specific antibody. We have developed a culture system allowing for the differentiation of memory B lymphocytes. In order to detect the newly formed plasma cells, we have compared their staining using five anti-CD138 monoclonal antibodies (mAbs). As a reference, we also tested human cell lines, peripheral blood mononuclear cells, and bone marrow samples. The five anti-CD138 mAbs stained RPMI-8226 cells (>98%) with variable stain index (SI). The highest SI was obtained with B-A38 mAb while the lowest SI was obtained with DL-101 and 1D4 mAbs. However, the anti-CD138 mAbs were not showing equivalent CD138(+) cells frequencies within the generated plasma cells. B-A38, B-B4, and MI-15 were similar (15-25%) while DL-101 mAb stained a higher proportion of CD138-positive cells (38-42%). DL-101 and B-A38 mAbs stained similar populations in bone marrow samples but differed in their capacity to bind to CD138(high) and CD138(lo) cell lines. In conclusion, such cellular fluctuations suggest heterogeneity in human plasma cell populations and/or in CD138 molecules.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,175
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,318 · 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.

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

Citations11
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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