Comparative study of two protocols for quantitative image-analysis of serotonin transporter clustering in lymphocytes, a putative biomarker of therapeutic efficacy in major depression
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The pattern of serotonin transporter clustering on the plasma membrane of lymphocytes extracted from human whole blood samples has been identified as a putative biomarker of therapeutic efficacy in major depression. Here we evaluated the possibility of performing a similar analysis using blood smears obtained from rats, and from control human subjects and depression patients. We hypothesized that we could optimize a protocol to make the analysis of serotonin protein clustering in blood smears comparable to the analysis of serotonin protein clustering using isolated lymphocytes. RESULTS: Our data indicate that blood smears require a longer fixation time and longer times of incubation with primary and secondary antibodies. In addition, one needs to optimize the image analysis settings for the analysis of smears. When these steps are followed, the quantitative analysis of both the number and size of serotonin transporter clusters on the plasma membrane of lymphocytes is similar using both blood smears and isolated lymphocytes. CONCLUSIONS: The development of this novel protocol will greatly facilitate the collection of appropriate samples by eliminating the necessity and cost of specialized personnel for drawing blood samples, and by being a less invasive procedure. Therefore, this protocol will help us advance the validation of membrane protein clustering in lymphocytes as a biomarker of therapeutic efficacy in major depression, and bring it closer to its clinical application.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».