Epigenetic subtyping of white blood cells using a thermoplastic elastomer-based microfluidic emulsification device for multiplexed, methylation-specific digital droplet PCR
Notice bibliographique
Résumé
Epigenetic markers attract increasing attention for the study of phenotypic variations, which has led to the investigation of cell-lineage DNA methylation patterns that correlate with human leukocyte populations for obtaining counts of white blood cell (WBC) subsets. Current methods of DNA methylation analysis involve genome sequencing or loci-specific quantitative PCR (qPCR). Herein, a multiplexed digital droplet PCR (ddPCR) workflow for determining epigenetic-based WBC differential count is described for the first time. A microfluidic emulsification device fabricated from a commercially available thermoplastic elastomer (e.g., Mediprene) promotes customizability and cost-effectiveness of the methodology, which are prerequisites for translation into clinical and point-of-care diagnostics. Bisulfite-treated DNA from peripheral blood mononuclear cells and whole blood is encapsulated in droplets with ddPCR reagents containing primers and fluorescent hydrolysis probes specific for CpG loci correlated with WBC sub-population types. The method enables multiplexed detection of various methylation sites within a single droplet. Both qPCR and immunofluorescence staining (IF) were conducted to validate the capacity of the ddPCR methodology to accurately determine WBC sub-populations using epigenetic analysis of methylation sites. ddPCR results correlated closely to cell proportions obtained using IF, whereas qPCR significantly underestimated these values for both high and low copy number gene targets.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».