Rapid detection of circulating fibrocytes by flowcytometry in idiopathic pulmonary fibrosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Current protocols for detection of circulating fibrocytes (CFs) in peripheral blood described in various pulmonary and nonpulmonary disorders involve complex and time consuming, non standardized techniques. OBJECTIVE: Testing a method to rapidly detect and quantify CFs using whole blood lysis flow cytometry-based assay in patients with idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) and healthy controls. METHODS: One milliliter of venous blood sample in ethylenediaminetetraacetic acid (EDTA) from 33 IPF patients and 35 healthy control subjects was collected. Using whole blood lysis method peripheral blood leukocytes were labeled with monoclonal antibodies for cell surface (CD34 and CD45) and intracellular markers (collagen-1) for flow cytometric analysis. CFs were defined as CD45(+) cells coexpressing collagen-I and CD34 molecules. RESULTS: In 29 (87.8%) IPF patients and 10 (28.5%) control subjects, a well-defined highly granular CD45(+) cell population was detected in dot plots generated by side scatter properties of CD45(+) cells. These CD45(+) cells were identified as CFs on the basis of coexpression of collagen-I and CD34; none of the other cell types in the peripheral blood were labeled with these monoclonal antibodies. In IPF patients the percentage of CFs was significantly higher compared to healthy controls (median (range): 1.37% (0.52-5.65) and 1.04% (0.1-1.84), respectively; P = 0.03). CONCLUSIONS: Whole blood lysis method combined with fluorescence-activated cell sorting (FACS) allows detecting a well-defined homogeneous population of CFs. This method is simple, reproducible, and provides an accurate and rapid estimation of CFs.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 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 ».