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Enregistrement W2410015902 · doi:10.1002/cyto.a.22822

Flow cytometry as an improved method for the titration of <i>Chlamydiaceae</i> and other intracellular bacteria

2016· article· en· W2410015902 sur OpenAlexafffund
Tobias Käser, J. Alex Pasternak, Glenn Hamonic, M. Rieder, Ken Lai, Mario Delgado-Ortega, Volker Gerdts, François Meurens

Notice bibliographique

RevueCytometry Part A · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueReproductive tract infections research
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesSaskatchewan Health Research Foundation
Mots-clésFlow cytometrySerial dilutionChlamydia trachomatisChlamydiaTiterCytometryBiologyMicrobiologyMedicineMolecular biologyImmunologyPathologyAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chlamydiaceae is a family of intracellular bacteria causing a range of diverse pathological outcomes. The most devastating human diseases are ocular infections with C. trachomatis leading to blindness and genital infections causing pelvic inflammatory disease with long-term sequelae including infertility and chronic pelvic pain. In order to enable the comparison of experiments between laboratories investigating host-chlamydia interactions, the infectious titer has to be determined. Titer determination of chlamydia is most commonly performed via microscopy of host cells infected with a serial dilution of chlamydia. However, other methods including fluorescent ELISpot (Fluorospot) and DNA Chip Scanning Technology have also been proposed to enumerate chlamydia-infected cells. For viruses, flow cytometry has been suggested as a superior alternative to standard titration methods. In this study we compared the use of flow cytometry with microscopy and Fluorospot for the titration of C. suis as a representative of other intracellular bacteria. Titer determination via Fluorospot was unreliable, while titration via microscopy led to a linear read-out range of 16 - 64 dilutions and moderate reproducibility with acceptable standard deviations within and between investigators. In contrast, flow cytometry had a vast linear read-out range of 1,024 dilutions and the lowest standard deviations given a basic training in these methods. In addition, flow cytometry was faster and material costs were lower compared to microscopy. Flow cytometry offers a fast, cheap, precise, and reproducible alternative for the titration of intracellular bacteria like C. suis. © 2016 International Society for Advancement of Cytometry.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,304 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

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
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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