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Enregistrement W2418397971 · doi:10.1097/hp.0000000000000371

Validation of the Cytokinesis-block Micronucleus Assay Using Imaging Flow Cytometry for High Throughput Radiation Biodosimetry

2015· article· en· W2418397971 sur OpenAlexaff
Matthew A. Rodrigues, Lindsay A. Beaton-Green, Ruth C. Wilkins

Notice bibliographique

RevueHealth Physics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEffects of Radiation Exposure
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiodosimetryMicronucleus testMicronucleusBinucleated cellsNuclear medicineFlow cytometryCytometryDosimetryMedicineIrradiationBiologyMolecular biologyIonizing radiationPhysicsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The cytokinesis-block micronucleus assay can be employed in triage radiation biodosimetry to determine the dose of radiation to an exposed individual by quantifying the frequency of micronuclei in binucleated lymphocyte cells. Partially automated analysis of the assay has been applied to traditional microscope-based methods, and most recently, the assay has been adapted to an automated imaging flow cytometry method. This method is able to automatically score a larger number of binucleated cells than are typically scored by microscopy. Whole blood samples were irradiated, divided into 2 mL and 200 μL aliquots, cultured for 48 h and 72 h, and processed to generate calibration curves from 0-4 Gy. To validate the method for use in radiation biodosimetry, nine separate whole blood samples were then irradiated to known doses, blinded, and processed. Results indicate that dose estimations can be determined to within ±0.5 Gy of the delivered dose after only 48 h of culture time with an initial blood volume of 200 μL. By performing the cytokinesis-block micronucleus assay using imaging flow cytometry, a significant reduction in the culture time and volume requirements is possible, which greatly increases the applicability of the assay in high throughput triage radiation biodosimetry.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,303 · 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
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

Citations39
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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