Analytic characterization of flow cytometric assays for detection of immunoglobulin G on canine erythroid cells, including detection of dog erythrocyte antigen 1 on erythroid precursors
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE To develop and characterize flow cytometric assays for detecting IgG bound to canine erythrocytes and bone marrow erythroid precursors. SAMPLE Blood samples from 20 healthy and 61 sick dogs with (n = 33) or without (28) immune-mediated hemolytic anemia (IMHA) and bone marrow samples from 14 healthy dogs. PROCEDURES A flow cytometric assay for measurement of IgG on RBCs was developed, and appropriate positive control cells were generated. Analytic and diagnostic performance were characterized. The RBC IgG assay was then combined with density-gradient fractionation of aspirated bone marrow cells and a 2-color process to yield an assay for detecting IgG on nucleated RBCs (nRBCs). Cell sorting and cytologic examination confirmed target cell populations, and anti-dog erythrocyte antigen 1 (DEA1) blood-typing serum was used to generate IgG-positive nRBCs. RESULTS Within- and between-run coefficients of variation for the RBC IgG assay were 0.1% to 13.9%, and > 90% of spiked IgG-positive RBCs were detected. Diagnostic sensitivity and specificity of the assay for detection of IMHA were 88% and 93%, respectively. Cytologic findings for sorted bone marrow fractions rich in early-, mid-, and late-stage nRBCs from 3 healthy dogs indicated 89% to 98% nRBC purity. After IgG coating with anti-DEA1 blood-typing serum, IgG was detected on nRBCs from DEA1-positive, but not DEA1-negative, healthy dogs. CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE The developed RBC IgG assay had favorable analytic and diagnostic performance for detection of IMHA in dogs and was successfully adapted to detect IgG on canine nRBCs of various maturation stages. The findings supported the presence of DEA1 on canine nRBCs.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».