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Enregistrement W4304112069 · doi:10.1016/j.xpro.2022.101755

Protocol to desensitize human and murine mast cells after polyclonal IgE sensitization

2022· article· en· W4304112069 sur OpenAlexaff
Celia López‐Sanz, Elisa Sánchez‐Martínez, Rodrigo Jiménez‐Saiz

Notice bibliographique

RevueSTAR Protocols · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueMast cells and histamine
Établissements canadiensMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesAgencia Estatal de InvestigaciónInstituto de Salud Carlos IIINational Institutes of HealthFaculty of Science and Engineering, University of ManchesterFundación de la Sociedad Española de Alergología e Inmunología ClínicaFederación Española de Enfermedades RarasNutricia Research Foundation
Mots-clésDegranulationSensitizationCD63Immunoglobulin EPolyclonal antibodiesDesensitization (medicine)Flow cytometryImmunologyCell biologyChemistryMolecular biologyBiologyAntibodyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this protocol, we provide detailed instructions to desensitize human and murine mast cells (MCs) after polyclonal IgE sensitization. Moreover, we specify the steps for MC degranulation assessment after desensitization, measuring CD63 and CD107a expression by flow cytometry and β-hexosaminidase activity. Desensitized MCs can be used directly for co-culture with other cell types, immunofluorescence, live imaging, and omics approaches. For complete details on the use and execution of this protocol, please refer to López-Sanz et al. (2022).

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)0,001
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: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,174

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0520,034

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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