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Enregistrement W3109055445 · doi:10.1002/cyto.b.21970

Best practices for optimization and validation of flow cytometry‐based receptor occupancy assays

2020· article· en· W3109055445 sur OpenAlexaff
Ed Hilt, Yongliang Sun, Thomas W. McCloskey, Steve Eck, Thomas McIntosh, Katharine D. Grugan, David Lanham, Nathan Standifer, Cherie Green, Virginia Litwin, Jennifer J. Stewart

Notice bibliographique

RevueCytometry Part B Clinical Cytometry · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSingle-cell and spatial transcriptomics
Établissements canadiensCaprion (Canada)
Organismes subventionnairesAmerican Association of Pharmaceutical Scientists
Mots-clésFlow cytometryComputational biologyOccupancyComputer scienceDrug developmentIdentification (biology)ReceptorDrugBiologyPharmacologyImmunologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the development of therapeutic compounds that bind cell surface molecules, it is critical to demonstrate the extent to which the drug engages its target. For cell-associated targets, flow cytometry is well-suited to monitor drug-to-target engagement through receptor occupancy assays (ROA). The technology allows for the identification of specific cell subsets within heterogeneous populations and the detection of nonabundant cellular antigens. There are numerous challenges in the design, development, and implementation of robust ROA. Among the most difficult challenges are situations where there is receptor modulation or when the target-antigen is expressed at low levels. When the therapeutic molecules are bi-specific and bind multiple targets, these challenges are increased. This manuscript discusses the challenges and proposes best practices for designing, optimizing, and validating ROA.

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)0,063
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,060
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,332

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0630,060
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0060,003
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,006

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 Opus0,156
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,230 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations13
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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