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Enregistrement W2800582026 · doi:10.1016/j.mrgentox.2018.05.003

The potential for complete automated scoring of the cytokinesis block micronucleus cytome assay using imaging flow cytometry

2018· review· en· W2800582026 sur OpenAlexaff
Matthew A. Rodrigues, Lindsay A. Beaton-Green, Ruth C. Wilkins, Michael Fenech

Notice bibliographique

RevueMutation Research/Genetic Toxicology and Environmental Mutagenesis · 2018
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDNA Repair Mechanisms
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicronucleusFlow cytometryMicronucleus testCytometryBiologyNocodazoleBinucleated cellsPopulationMitosisCytoplasmCytokinesisCell biologyMolecular biologyChemistryCellCell divisionGeneticsCytoskeletonMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The lymphocyte Cytokinesis-Block Micronucleus (CBMN) assay was originally developed for the measurement of micronuclei (MN) exclusively in binucleated (BN) cells, which represent the population of cells that can express MN because they completed nuclear division. Recently the assay has evolved into a comprehensive cytome method to include biomarkers that measure chromosomal instability and cytotoxicity by quantification of nuclear buds (NBUDs), nucleoplasmic bridges (NPBs) and apoptotic/necrotic cells. Furthermore, enumeration of mono- and polynucleated cells allows for computation of the nuclear division index (NDI) to assess mitotic activity. Typically performed by manual microscopy, the CBMN cytome assay is laborious and subject to scorer bias and fatigue, leading to inter- and intra-scorer variability. Automated microscopy and conventional flow cytometry methods have been developed to automate scoring of the traditional and cytome versions of the assay. However, these methods have several limitations including the requirement to create high-quality microscope slides, lack of staining consistency and sub-optimal nuclear/cytoplasmic visualization. In the case of flow cytometry, stripping of the cytoplasmic membrane makes it impossible to measure MN in BN cells, calculate the NDI or to quantify apoptotic or necrotic cells. Moreover, the absence of cellular visualization using conventional flow cytometry, makes it impossible to quantify NBUDs and NPBs. In this review, we propose that imaging flow cytometry (IFC), which combines high resolution microscopy with flow cytometry, may overcome these limitations. We demonstrate that by using IFC, images from cells in suspension can be captured, removing the need for microscope slides and allowing visualization of intact cytoplasmic membranes and DNA content. Thus, mono-, bi- and polynucleated cells with and without MN can be rapidly and automatically identified and quantified. Finally, we present high-resolution cell images containing NBUDs and NPBs, illustrating that IFC possesses the potential for completely automated scoring of all components of the CBMN cytome assay.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,672
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,295 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations75
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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