Connected component masking accurately identifies the ratio of phagocytosed and cell‐bound particles in individual cells by imaging flow cytometry
Notice bibliographique
Résumé
Innate immune cell-mediated recognition, capture, and engulfment of large particulate targets such as bacteria is known as phagocytosis. This highly dynamic cellular process involves a series of steps including receptor-mediated target binding, phagocytic cup formation, pseudopod extension, and phagosome closure, which depend on distinct actin polymerization events. Using flow cytometry, precise determination of target locations relative to cell membranes (i.e., surface-bound vs. fully engulfed/internalized) during the phagocytic process is difficult to quantify. Here, we describe the application of new analysis features within the IDEAS® software to distinguish internalized and surface-bound particles on individual cells with a high degree of accuracy and reproducibility. Through the use of connected component masks, the accurate discrimination of surface-bound beads versus those internalized is clearly demonstrated. In addition, we were able to further analyze the ratio of beads that had been surface-bound or internalized within individual cells. This novel method of analyzing the phagocytic process provides more accurate determination of target-cell interactions that will assist in examination of the signalling events that occur during the various stages of phagocytosis. © 2017 International Society for Advancement of Cytometry.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».