Guidelines for the use of flow cytometry and cell sorting in immunological studies <sup>*</sup>
Notice bibliographique
Résumé
Funding Information: Mairi Mc Grath and Regina Stark thank Francesco Siracusa and Patrick Maschmeyer for providing data and Klaas van Gisbergen for helpful discussions. Philip E. Boulais and Paul S. Frenette are grateful to Dr. Sandra Pinho for helpful comments and suggestions. They thank the National Institutes of Health for their support (R01 grants DK056638, HL116340, HL097819 to P.S.F). They also thank the New York State Department of Health (NYSTEM Program) for shared facility (C029154) and research support (N13G-262) and the Leukemia and Lymphoma Society’s Translational Research Program. Funding Information: Acknowledgements: Enrico Lugli and Pratip K. Chattopadhyay were supported by grants from the Fondazione Cariplo (Grant Ricerca Biomedica 2012/0683), the Italian Ministry of Health (Bando Giovani Ricercatori GR-2011-02347324) and the European Union Marie Curie Career Integration Grant 322093 (all to E.L.). E.L. and P.K.C. are International Society for the Advancement of Cytometry (ISAC) Marylou Ingram scholars. Alice Yue and Ryan R. Brinkman were funded by Genome BC and NSERC. Klaus Warnatz received funding from the German Federal Ministry of Education and Research (BMBF 01EO1303) and the Deutsche Forschungsgemeinschaft (DECIDE, DFG WA 1597/4-1 and the TRR130). The Jung laboratory is supported by funds of the ERC and ISF. Henrik Mei is a 2017-2021 ISAC scholar. Antonio Cosma is supported by the French government program: “Investissement d’avenir: Equipements d’Excellence” (EQUIPEX)-2010 FlowCyTech, Grant number: ANR-10-EQPX-02-01. Henrik Mei is supported by the Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG; grants Me3644/5-1 and TRR130/TP24). Funding Information: The Immunology Database and Analysis Portal (ImmPort) system provides an archive of immunology research data generated by investigators mainly funded through the National Institutes of Health (NIH), National Institute of Allergy and Infectious Diseases (NIAID), Division of Allergy, Immunology, and Transplantation (DAIT). It is an extensive data warehouse containing an integration of experimental and clinical trial data generated by dozens of assay types, including 63 flow cytometry and 5 CyTOF data sets. In addition, the ImmPort system also provides data analysis tools and it contains implicit knowledge and ‘‘best practices’’ for clinical and genomic studies in the form of nearly 50 templates for data deposition, management, and dissemination. ImmPort has been developed under the Bioinformatics Integration Support Contract (BISC) by the Northrop Grumman Information Technology Health
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 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 | 0,036 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,017 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,182 | 0,219 |
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 ».