Flow Virometry: a Powerful Tool To Functionally Characterize Viruses
Notice bibliographique
Résumé
For several decades, flow cytometry has been a common approach to analyze cells and sort them to near-purity. It enables one to probe inner cellular molecules, surface receptors, or infected cells. However, the analysis of smaller entities such as viruses and exocytic vesicles has been more difficult but is becoming mainstream. This has in part been due to the development of new instrumentation with resolutions below that of conventional cytometers. It is also attributed to the several means employed to fluorescently label viruses, hence enabling them to stand out from similarly sized particles representing background noise. Thus far, more than a dozen different viruses ranging in size from 40 nm to giant viruses have been probed by this approach, which was recently dubbed "flow virometry." These studies have collectively highlighted the breadth of the applications of this method, which, for example, has elucidated the maturation of dengue virus, served as quality control for vaccinia vaccines, and enabled the sorting of herpes simplex virus discrete viral particles. The present review focuses on the means employed to characterize and sort viruses by this powerful technology and on the emerging uses of flow virometry. It similarly addresses some of its current challenges and limitations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».