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Enregistrement W2210810321 · doi:10.1007/978-1-59745-396-7_4

Analysis of Macrophage Phagocytosis: Quantitative Assays of Phagosome Formation and Maturation Using High-Throughput Fluorescence Microscopy

2009· article· en· W2210810321 sur OpenAlexaff
Benjamin E. Steinberg, Sergio Grinstein

Notice bibliographique

RevueMethods in molecular biology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiquePhagocytosis and Immune Regulation
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhagosomePhagocytosisMacrophageFluorescence microscopeCell biologyMicroscopyChemistryFluorescenceBiologyNanotechnologyMaterials sciencePathologyBiochemistryMedicinePhysicsOpticsIn vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Phagocytosis of invading pathogens by macrophages represents a fundamental component of the innate immune system. In this chapter, we describe protocols designed for high-throughput analysis of phagosome formation and maturation using latex beads as model phagocytic targets. The method takes advantage of an automated fluorescence microscope platform to investigate Fcgamma receptor-mediated particle internalization. First, procedures to opsonize and fluorescently label the model particles are outlined. In combination with the robotic fluorescence microscope, these labeling methods provide for the quantitative high-throughput assessment of phagocytosis. Acidification of the phagosomal lumen can be used as an index of maturation. We describe a fluorimetric procedure to assess phagosomal pH based on the partition of a membrane-permeant weak base that accumulates in acidic intracellular compartments. Lastly, a description of the hardware and software components of the robotic high-throughput fluorescence microscope platform is provided.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,158
Score d'incertitude au seuil0,684

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,371 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations14
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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