MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4251840681 · doi:10.22215/etd/2015-10814

Automation of the Cytokinesis-Block Micronucleus Assay Using Imaging Flow Cytometry for High Throughput Radiation Biodosimetry

2015· dissertation· en· W4251840681 sur OpenAlexaff
Matthew A. Rodrigues

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCarcinogens and Genotoxicity Assessment
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityCarleton UniversityLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiodosimetryMicronucleus testMicronucleusNuclear medicineCytometryFlow cytometryBiomedical engineeringMedical physicsPhysicsMedicineIonizing radiationIrradiationImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis contains three manuscripts that, when taken together as a whole, outline the development, optimization and validation of automating the CBMN assay using imaging flow cytometry (FCM) for applications in radiation biodosimetry.Each manuscript, presented as a separate chapter in this thesis, has been expanded upon to include more details regarding the rationale, experimental methods and pertinent results.Chapter 1 contains a general introduction to mass casualty events involving radiation, the biological and cellular effects of ionizing radiation, radiation biodosimetry and both traditional and imaging FCM.It also discusses the rationale for high-throughput automated methods for radiation biodosimetry.Chapter 2 presents background information on the CBMN assay and standard protocols and procedures as applied to radiation biodosimetry.Also presented is an introduction to the principles and concepts of both traditional and imaging flow cytometry.Chapter 3 is based on the manuscript entitled "Automated analysis of the cytokinesisblock micronucleus assay for radiation biodosimetry using imaging flow cytometry" published in Radiation and Environmental Biophysics (53(2), 273-282, 2014).Additional sections describing the procedure used to stain cells for DNA content, the use of cell surface markers and cytoplasm stains as well a more detailed description of the masking strategy used in IDEAS® are included.Chapter 4 is based on the manuscript entitled "Multi-Parameter Dose Estimations in Radiation Biodosimetry using the Automated Cytokinesis-Block Micronucleus Assay with Imaging Flow Cytometry" published in Cytometry Part A (85(10), 883-893, 2014).Additional sections describing results on receiver operating characteristics (ROC) analysis of the automated scoring method in IDEAS® as well as individual donor variability are included.v Chapter 5 is based on the methods developed and results obtained for the manuscript entitled "Validation of the Cytokinesis-Block Micronucleus Assay using Imaging Flow Cytometry for High Throughput Triage Radiation Biodosimetry" submitted to Health Physics (March, 2015).Additional sections detailing the methods used to determine the minimum blood volume required to score sufficient BNCs, 0-10 Gy dose response calibration curves for the rate of MN per BNC for the 72 h, 200 µL; 48 h, 2 mL and 48h, 200 µL culture conditions as well as dose estimations on all blinded samples examined between 0-10 Gy are presented.Chapter 6 contains a summary of the thesis findings and general conclusions on the advancements made in automating the CBMN assay using imaging FCM presented in this thesis as well as a short discussion on possible future work to be performed in this area of automated radiation biodosimetry For consistency, the references have been unified throughout the thesis and are listed at the end of this thesis.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,004

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,283 · 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
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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetCarcinogens and Genotoxicity AssessmentTravaux en français237 207