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Enregistrement W4213420369 · doi:10.1002/cpz1.368

Flow Virometry for Characterizing the Size, Concentration, and Surface Antigens of Viruses

2022· review· en· W4213420369 sur OpenAlexafffund
Mariam Maltseva, Marc‐André Langlois

Notice bibliographique

RevueCurrent Protocols · 2022
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Virus Research Studies
Établissements canadiensInstitute of Infection and ImmunityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Ottawa
Mots-clésFlow cytometryStainingVirusVirologyAntigenBiologyChemistryMolecular biologyImmunologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Application of flow cytometry principles for the analysis of viruses has been referred to as flow virometry (FVM). FVM is a multiparametric, high-throughput, and sensitive technique that allows viral particles to be detected, quantified, and characterized based on the biophysical properties of the virus and the expression of proteins on their surface. More specifically, by calibrating the flow cytometer with reference materials, it is possible to measure the concentration of intact viral particles in a sample, the abundance of a target antigen on the surface of the virus, and the relative diameter of the virus. Here, we describe a comprehensive overview of procedures used to stain, detect, and quantify viral and host-derived proteins located on the surface of retroviruses. These outlined techniques can be applied for the rapid phenotypic characterization of retroviruses, other enveloped viruses, and generally most viruses at the single-particle level through the direct staining of viruses collected from the supernatant of infected cells, without the need for enrichment or purification. © 2022 The Authors. Current Protocols published by Wiley Periodicals LLC. Basic Protocol 1: Virus production Basic Protocol 2: Instrument setup, standardization, and quality control for fluorescence quantification Basic Protocol 3: Flow virometry analysis Basic Protocol 4: Viral surface antigen staining and fluorescence quantification Support Protocol: Determination of the optimal antibody concentration for virus staining Basic Protocol 5: Gain configuration optimization.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0070,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,006

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 Opus0,290
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,140 · 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'étudeSans objet
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

Citations16
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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