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Enregistrement W2892966878 · doi:10.1002/cyto.a.23605

Methodology for evaluating and comparing flow cytometers: A multisite study of 23 instruments

2018· letter· en· W2892966878 sur OpenAlexafffund
David R. Parks, Wayne Moore, Ryan R. Brinkman, Yong Chen, Danilo Condello, Faysal El Khettabi, John P. Nolan, Stephen P. Perfetto, Doug Redelman, Josef Špidlen, Jonathan Van Dyke, Lili Wang, James C. S. Wood

Notice bibliographique

RevueCytometry Part A · 2018
Typeletter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Bio-sensing Technologies
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaTerry Fox Research InstituteBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesNIH Blueprint for Neuroscience ResearchNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institute of General Medical SciencesNational Institutes of HealthU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésComputer scienceMedical physicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We demonstrate improved methods for making valid and accurate comparisons of fluorescence measurement capabilities among instruments tested at different sites and times. We designed a suite of measurements and automated data processing methods to obtain consistent objective results and applied them to a selection of 23 instruments at nine sites to provide a range of instruments as well as multiple instances of similar instruments. As far as we know, this study represents the most accurate methods and results so far demonstrated for this purpose. The first component of the study reporting improved methods for photoelectron scale (Spe) evaluations, which was published previously (Parks, El Khettabi, Chase, Hoffman, Perfetto, Spidlen, Wood, Moore, and Brinkman: Cytometry A 91 (2017) 232-249). Those results which were within themselves are not sufficient for instrument comparisons, so here, we use the Spe scale results for the 23 cytometers and combine them with additional information from the analysis suite to obtain the metrics actually needed for instrument evaluations and comparisons. We adopted what we call the 2+2SD limit of resolution as a maximally informative metric, for evaluating and comparing dye measurement sensitivity among different instruments and measurement channels. Our results demonstrate substantial differences among different classes of instruments in both dye response and detection sensitivity and some surprisingly large differences among similar instruments, even among instruments with nominally identical configurations. On some instruments, we detected defective measurement channels needing service. The system can be applied in shared resource laboratories and other facilities as an aspect of quality assurance, and accurate instrument comparisons can be valuable for selecting instruments for particular purposes and for making informed instrument acquisition decisions. An institutionally supported program could serve the cytometry community by facilitating access to materials, and analysis and maintaining an archive of results. © 2018 International Society for Advancement of Cytometry.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,106
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,172
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,106
Score d'incertitude au seuil0,562

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1060,172
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,189
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,163 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations21
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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