Multiplex Biomarker Detection by ICP‐MS
Notice bibliographique
Résumé
A novel application of ICP‐MS to cell biology is presented. This work details a method of multiplex cellular antigen determination using ICP‐MS‐linked metal‐tagged immunophenotyping. Expression of intracellular oncogenic kinase BCR/Abl, myeloid cell surface antigen CD33, human stem cell factor receptor c ‐Kit and integrin receptor VLA‐4 were investigated using human leukemic cell lines. Antigens to which specific antibodies are available and are distinguishably tagged can be determined simultaneously, or multiplexed. Four commercially available tags (Au, Sm, Eu, and Tb) conjugated to secondary antibodies enable a 4‐plex assay assuming that the primary antibodies are not cross‐reactive. Depending on the abundance of antigens it was possible to detect as little as 1000 cells in a mixed cell population. Results obtained by ICP‐MS were compared with data from conventional flow cytometry. ICP‐MS as an analytical detector possesses several advantages that enhance the performance of immunoassays, which are discussed in detail. Although multiplexing using metal‐conjugated reagents is in a very early stage of research and feasibility studies, it is already apparent that more than four could be accurately detected simultaneously using the ICP‐MS instrument.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».