Centrally Determined Standardization of Flow Cytometry Methods Reduces Interlaboratory Variation in a Prospective Multicenter Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Flow cytometry (FC) aids in characterization of cellular and molecular factors involved in pathologic immune responses. Although FC has potential to facilitate early drug development in inflammatory bowel disease, interlaboratory variability limits its use in multicenter trials. Standardization of methods may address this limitation. We compared variability in FC-aided quantitation of T-cell responses across international laboratories using three analytical strategies. METHODS: Peripheral blood mononuclear cells (PBMCs) were isolated from three healthy donors, stimulated with phorbol 12-myristate 13-acetate and ionomycin at a central laboratory, fixed, frozen, and shipped to seven international laboratories. Permeabilization and staining was performed in triplicate at each laboratory using a common protocol and centrally provided reagents. Gating was performed using local gating with a local strategy (LGLS), local gating with a central strategy (LGCS), and central gating (CG). Median cell percentages were calculated across triplicates and donors, and reported for each condition and strategy. The coefficient of variation (CV) was calculated across laboratories. Between-strategy comparisons were made using a two-way analysis of variance adjusting for donor. RESULTS: Mean interlaboratory CV ranged from 1.8 to 102.1% depending on cell population and gating strategy (LGLS, 4.4-102.1%; LGCS, 10.9-65.6%; CG, 1.8-20.9%). Mean interlaboratory CV differed significantly across strategies and was consistently lower with CG. CONCLUSIONS: Central gating was the only strategy with mean CVs consistently lower than 25%, which is a proposed standard for pharmacodynamic and exploratory biomarker assays.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle