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Enregistrement W4243540262 · doi:10.1309/tye7-k2cq-mq70-7frt

Antibody Selection in Immunohistochemical Detection of Cyclin D1 in Mantle Cell Lymphoma

2005· article· en· W4243540262 sur OpenAlexaff
Emina Torlakovic, Søren Nielsen, Mogens Vyberg

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Clinical Pathology · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanRoyal University Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolyclonal antibodiesMantle cell lymphomaImmunohistochemistryCyclin D1StainingMonoclonal antibodyMolecular biologyAntibodyLymphomaBiologyChemistryPathologyMedicineImmunologyCellCell cycleBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An assessment in Nordic immunohistochemical Quality Control (NordiQC) revealed that only 23% of participant laboratories performed optimal staining for detection of cyclin D1 (CyD1) in mantle cell lymphoma (MCL). False-negative results were secondary to suboptimal protocols. We compared the 5 anti-CyD1 antibodies (monoclonal SP4, P2D11F11, and DCS-6 and polyclonal CP236 and 06–137) used in the Scandinavian laboratories. Evaluated were 31 MCLs, 16 other malignant lymphomas, and 19 samples of normal tissues. Sensitivity was as follows: CP236, 100%; SP4, 95%; P2D11F11, 90%; DCS-6, 84%; and 06–137, 53%. SP4 produced the strongest staining. Correlation of CyD1 with the proliferative index was best with polyclonal antibodies CP236 and 06–137. The use of heat-induced epitope retrieval in an alkaline buffer such as 10/1 mmol/L of Tris-EDTA buffer, pH 9, seemed mandatory. For the optimal detection of CyD1 expression, both SP4 and CP236 antibodies should be available in the laboratory.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,360
Score d'incertitude au seuil0,394

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,361 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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