Rapid detection of circulating fibrocytes by flowcytometry in idiopathic pulmonary fibrosis
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: 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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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 0,000 |
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