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Enregistrement W2747617876 · doi:10.4049/jimmunol.196.supp.69.20

Development of a metal-based detection method for simultaneous protein and gene expression analysis in single cells by mass cytometry

2016· article· en· W2747617876 sur OpenAlexaff
Anastasia Mavropoulos, Daniel Majonis, Ming‐Xiao He, Emily Park, Olga Ornatsky

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Immunology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMass Spectrometry Techniques and Applications
Établissements canadiensFluidigm (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultiplexMass cytometryMolecular biologyGene expressionRNABiologyGeneFlow cytometryComputational biologyChemistryBioinformaticsGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Fluidigm® CyTOF system is a mass cytometer that uniquely enables high-dimensional single-cell analysis of complex populations. Mass cytometry is based on inductively coupled plasma time-of-flight mass spectrometry used for multiplex proteomic analysis. In this approach, metal-conjugated affinity reagents are used to tag the components of cells. The cells are nebulized and sent to an argon plasma, ionizing the multi-atom metal tags, which are then analyzed by a time-of-flight mass spectrometer. Gene expression can be finely tuned through the synthesis of RNA and through the control of its stability and location. Misregulation of gene expression can have severe consequences, such as developmental disorders, cancer and autoimmune diseases. The ability to acquire complete spatial-temporal profiles of gene expression is therefore critical for the understanding of disease pathophysiology, medical diagnostics and drug discovery. In this presentation, we discuss the development of a multiplex method for targeted RNA detection using the Fluidigm CyTOF® and Advanced Cell Diagnostics RNAscope® platforms. This novel assay includes the hybridization of RNA-specific target probes, followed by signal amplification and ending with the binding of amplifier-specific metal-labelled probes. Presently, we are able to detect four different mRNA probes in a single-cell analysis setting. The detection of RNA is compatible with Fluidigm products such as Maxpar® antibodies. Future developments will include high-dimensional detection that enables researchers to investigate the simultaneous expression profile of RNA and protein across millions of cells.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations0
Publié2016
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Résumé présentoui

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