Telomere length measurements in leukocyte subsets by automated multicolor flow‐FISH
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Telomeres are essential protein-DNA structures at the end of chromosomes which are implicated in genome stability and cell replication. The average length of telomere repeats can be measured by in situ hybridization and flow cytometry [flow-FISH]. Such telomere length values reflect telomere shortening (resulting from cell divisions, oxidative damage and other causes) and telomere elongation (mainly resulting from telomerase activity) of the chromosome-specific telomere length inherited in the gametes. Here we report improvements in flow-FISH methodology that enable measurements of telomere length in subsets of human nucleated blood cells. METHODS AND RESULTS: In order to measure the telomere length in granulocytes, naive T cells, memory T cells, B cells and natural killer (NK)/NKT cells within a blood sample, we combined flow-FISH with antibody-staining (Multicolor flow-FISH). Most steps in the staining protocol were automated using a 96-well microdispenser device. The minimum detectable difference in telomere length and the reproducibility of the method are in the range of 0.2-0.5 kb and measurements can be made with as few as a thousand cells. CONCLUSIONS: Automated multicolor flow-FISH will greatly facilitate studies of telomere length regulation in subsets of nucleated blood cells, especially when only few cells are available and when differences in telomere length are small.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 découle