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Enregistrement W2936603859 · doi:10.1101/614461

Engineered Retroviruses as Fluorescent Biological Reference Particles for Small Particle Flow Cytometry

2019· preprint· en· W2936603859 sur OpenAlexafffund
Vera A. Tang, Anna K. Fritzsche, Tyler M. Renner, Dylan Burger, Edwin van der Pol, Joanne Lannigan, George C. Brittain, Joshua A Welsh, Jennifer Jones, Marc‐André Langlois

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueHIV Research and Treatment
Établissements canadiensInstitute of Infection and ImmunityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekInternational Society for Advancement of CytometryUniversity of Ottawa
Mots-clésParticle (ecology)FluorescenceFlow cytometryNanotechnologyVirus-like particleParticle sizeBiophysicsDispersityMaterials scienceChemistryBiologyPhysicsOpticsMolecular biologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT There has been renewed interest in the use of flow cytometry for single particle phenotypic analysis of particles in the nanometer size-range such as viruses, organelles, bacteria and extracellular vesicles (EVs). However, many of these particles are smaller than 200 nm in diameter, which places them at the limit of detection for many commercial flow cytometers. The use of reference particles of diameter, fluorescence, and light-scattering properties akin to those of the small biological particles being studied is therefore imperative for accurate and reproducible data acquisition and reporting across different instruments and analytical technologies. We show here that an engineered murine leukemia virus (MLV) can act as a fluorescence reference particle for other small particles such as retroviruses and EVs. More specifically, we show that engineered MLV is a highly monodisperse enveloped particle that can act as a surrogate to demonstrate the various effects of antibody labeling on the physical properties of small biological particles in a similar diameter range.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,004

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,214 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations26
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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