MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2579910018 · doi:10.4103/2041-9414.198912

The Application of Imaging Flow Cytometry to High-Throughput Biodosimetry

2017· review· en· W2579910018 sur OpenAlexafffund
Ruth C. Wilkins, Matthew A. Rodrigues, Lindsay A. Beaton-Green

Notice bibliographique

RevueGenome Integrity · 2017
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCarcinogens and Genotoxicity Assessment
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesHealth CanadaInternational Atomic Energy Agency
Mots-clésBiodosimetryDicentric chromosomeDosimetryIonizing radiationMedical physicsNuclear medicineMedicineBiologyChromosomePhysicsIrradiationGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biodosimetry methods, including the dicentric chromosome assay, the cytokinesis-block micronucleus assay and the γH2AX marker of DNA damage are used to determine the dose of ionizing radiation. These techniques are particularly useful when physical dosimetry is absent or questioned. While these assays can be very sensitive and specific, the standard methods need to be adapted to increase sample throughput in the case of a large-scale radiological/nuclear event. Recent modifications to the microscope-based assays have resulted in some increased throughput, and a number of biodosimetry networks have been, and continue to be, established and strengthened. As the imaging flow cytometer (IFC) is a technology that can automatically image and analyze processed blood samples for markers of radiation damage, the microscope-based biodosimetry techniques can be modified for the IFC for high-throughput biological dosimetry. Furthermore, the analysis templates can be easily shared between networked biodosimetry laboratories for increased capacity and improved standardization. This review describes recent advances in IFC methodology and their application to 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 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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,335 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGenome IntegrityMême sujetCarcinogens and Genotoxicity AssessmentTravaux en français237 207