Barcoding of Live Human Peripheral Blood Mononuclear Cells for Multiplexed Mass Cytometry
Notice bibliographique
Résumé
Mass cytometry is developing as a means of multiparametric single-cell analysis. In this study, we present an approach to barcoding separate live human PBMC samples for combined preparation and acquisition on a cytometry by time of flight instrument. Using six different anti-CD45 Ab conjugates labeled with Pd104, Pd106, Pd108, Pd110, In113, and In115, respectively, we barcoded up to 20 samples with unique combinations of exactly three different CD45 Ab tags. Cell events carrying more than or less than three different tags were excluded from analyses during Boolean data deconvolution, allowing for precise sample assignment and the electronic removal of cell aggregates. Data from barcoded samples matched data from corresponding individually stained and acquired samples, at cell event recoveries similar to individual sample analyses. The approach greatly reduced technical noise and minimizes unwanted cell doublet events in mass cytometry data, and it reduces wet work and Ab consumption. It also eliminates sample-to-sample carryover and the requirement of instrument cleaning between samples, thereby effectively reducing overall instrument runtime. Hence, CD45 barcoding facilitates accuracy of mass cytometric immunophenotyping studies, thus supporting biomarker discovery efforts, and it should be applicable to fluorescence flow cytometry as well.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».