CyTOF: An Emerging Technology for Single‐Cell Proteomics in the Mouse
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The ability to analyze the proteome of single cells is critical for the advancement of studies of steady-state and pathological processes. Mass cytometry, or CyTOF, combines principles of mass spectrometry and flow cytometry to enable single-cell analysis of protein expression. CyTOF can simultaneously assess DNA content and proteins and has the capacity to measure 40 to 100 parameters in each cell. Applying this technology to tissues or cells on slides, termed imaging mass cytometry (IMC), allows for visualization of normal and diseased tissues in situ. The high-dimensional proteomic analysis that can be undertaken with CyTOF and IMC has the potential to enhance our understanding of complex and heterogeneous developmental and disease pathways. This article will describe the CyTOF experimental workflow, including reagent selection, sample preparation, and data analysis. CyTOF is compared to flow cytometry, focusing on the strengths and weaknesses of these powerful techniques. Importantly, we review key studies in mouse models of human disease that highlight the strength of CyTOF and IMC to drive discovery research and therapeutic advancement. © 2021 Wiley Periodicals LLC.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 découle