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Enregistrement W4282959167 · doi:10.1158/1538-7445.am2022-2035

Abstract 2035: Imaging mass cytometry identifies structural and cellular composition of the mouse tissue microenvironment

2022· article· en· W4282959167 sur OpenAlexaff
Qanber Raza, Michael S. Cohen, Smriti Kala, Liang Lim, Génève Awong, Andrew A. Quong, Christina Loh

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSingle-cell and spatial transcriptomics
Établissements canadiensFluidigm (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExtracellular matrixStromal cellBiologyMass cytometryMass spectrometry imagingImmune systemCell biologyPathologyComputational biologyPhenotypeImmunologyChemistryCancer researchMedicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Imaging Mass Cytometry™ (IMC™) is a vital tool to deeply characterize the complexity and diversity of any tissue without disrupting spatial context. The Hyperion™ Imaging System utilizes IMC, based on CyTOF® technology, to simultaneously assess up to 40 individual structural and functional markers in tissues, providing unprecedented insight into the organization and function of tissue microenvironment. We have previously demonstrated the application of IMC in combination with Maxpar® panel kits to highlight cellular composition of human tissues. Here, we showcase the recently released Maxpar OnDemand Antibodies for IMC application on mouse tissue. We introduced 11 additional biomarkers to our existing mouse antibody catalog, providing the basis for the use of high-multiplex imaging in preclinical investigations. To demonstrate the IMC workflow on mouse tissue, we analyzed a normal mouse tissue microarray using IMC spatial proteomic analysis. Tissues were stained with a 20-marker panel designed to highlight tissue architecture and major immune lineage markers combined with our IMC Cell Segmentation Kit*. The IMC Cell Segmentation Kit facilitates identification of cellular borders using plasma membrane markers that lead to improved nucleus and plasma membrane demarcation. We generated a detailed spatial map of the heterogeneous tissue architecture and successfully identified immune, epithelial, and stromal cell populations in various mouse tissues. Additionally, we classified the activation state of immune cell populations, adhesion state of epithelial cells, and molecular composition of the extracellular matrix.Overall, this work demonstrates the capability of IMC to identify subcellular localization of cellular and structural markers in the mouse tissue microenvironment. Information gained from IMC studies will enable in-depth high-throughput phenotypic characterization of the tissue microenvironment in various mouse models of development and disease, and thus accelerate preclinical discoveries. *The IMC Cell Segmentation Kit is part of the Innovative Solutions menu of custom-made reagents and workflows developed and tested by Fluidigm scientists to give faster access to new cutting-edge solutions for high-multiplex single-cell analysis. Innovative Solutions are not part of the Maxpar catalog. For Research Use Only. Not for use in diagnostic procedures. Citation Format: Qanber Raza, Michael Cohen, Smriti Kala, Liang Lim, Geneve Awong, Andrew Quong, Christina Loh. Imaging mass cytometry identifies structural and cellular composition of the mouse tissue microenvironment [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2022; 2022 Apr 8-13. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2022;82(12_Suppl):Abstract nr 2035.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,231

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,282 · 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'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
Publié2022
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