FlowCAP: comparison of automated and manual gating of standardized lyoplate flow cytometry data (P3374)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Standardization of immunological assays, including flow cytometry, in terms of reagents, sample handling, instrument setup, and data analysis, is essential for successful cross-study and cross-center analysis in order to mitigate the effects of technical variability in assay results. The Human Immunology Project and the Federation of Clinical Immunology Societies (FOCIS) have partnered to develop five standardized, lyophilized, eight-color staining reagent panels (termed lyoplates) for this purpose. In collaboration with the FlowCAP consortium, standardized samples (Cytotrol control cells) were distributed to nine participating centers and analyzed by flow cytometry using the lyoplate reagents and SOP’s to minimize experimental variability. Data from two of these panels (T-cell and B-cell) were entered into the FlowCAP-III challenge, where participants analyzed the data using automated gating methods for comparison against cell population statistics for major T and B-cell subsets as defined by a consensus manual gating scheme. This evaluation showed that several automated gating algorithms could successfully recapitulate centralized manual gating statistics for T-cell and B-cell subsets with little statistical bias, and with within-center and between-center variability as low or lower than centralized manual gating. These results demonstrate that automated gating algorithms are ready for use in performing reproducible analyses and comparisons of immunological data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».