Multi‐site reproducibility of a human immunophenotyping assay in whole blood and peripheral blood mononuclear cells preparations using CyTOF technology coupled with Maxpar Pathsetter, an automated data analysis system
Notice bibliographique
Résumé
High-dimensional mass cytometry data potentially enable a comprehensive characterization of immune cells. In order to positively affect clinical trials and translational clinical research, this advanced technology needs to demonstrate a high reproducibility of results across multiple sites for both peripheral blood mononuclear cells (PBMC) and whole blood preparations. A dry 30-marker broad immunophenotyping panel and customized automated analysis software were recently engineered and are commercially available as the Fluidigm® Maxpar® Direct™ Immune Profiling Assay™. In this study, seven sites received whole blood and six sites received PBMC samples from single donors over a 2-week interval. Each site labeled replicate samples and acquired data on Helios™ instruments using an assay-specific acquisition template. All acquired sample files were then automatically analyzed by Maxpar Pathsetter™ software. A cleanup step eliminated debris, dead cells, aggregates, and normalization beads. The second step automatically enumerated 37 immune cell populations and performed label intensity assessments on all 30 markers. The inter-site reproducibility of the 37 quantified cell populations had consistent population frequencies, with an average %CV of 14.4% for whole blood and 17.7% for PBMC. The dry reagent coupled with automated data analysis is not only convenient but also provides a high degree of reproducibility within and among multiple test sites resulting in a comprehensive yet practical solution for deep immune phenotyping.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».