Topology of multiple antigen expression in tonsillar lymphoid follicles and stroma analyzed by imaging mass cytometry.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Investigation of co-distribution of 35 biomarkers simultaneously (major cell type and immune-oncology, stromal and tissue architecture markers, as well as cell proliferation and nuclear markers) in normal lymphoid sections using Imaging Mass Cytometry (Qing et al, Cytometry: Part A, 2017) is presented. Tonsil tissue revealed primary lymph follicles as dense clusters of lymphocytes expressing B-cell markers, surrounded by CD3, CD4, and CD8 T-cells. Secondary lymph follicles could be distinguished by proliferating B-cells with high Ki-67 expression. Strong expression of Bcl-6 was detected in germinal-center B-cells. Tonsillar FoxP3 CD8 T-cells exhibit a Treg phenotype with high CTLA-4 and CD45RO. CD68+ mac/mono were found in germinal centers and rarely in stroma. Squamous epithelium of crypts was beta-catenin positive and infiltrated by PD-L1+ T-cells, while PD-1+ cells were also found within the follicle centers. Images acquired on the Hyperion™ Imaging System (Fluidigm Inc.) were compared to immunofluorescence (IF) of sequential sections stained with the same antibodies (Ab) conjugated to fluorophores (FL). For direct comparison of IF and IMC, dual tagged Abs were created by attaching a metal tag first (Maxpar®, Fluidigm Inc.), then conjugating to FL using click chemistry. CD3 and CD19 were labeled with metals and FL, and tested in combination with the full panel on 8 μm frozen tonsil sections. CD3+ and CD19+ lymphs were identified by IF first, followed by IMC analysis. Results show that IMC is comparable to IF images and allows identification, characterization and localization of cell populations and tissue architecture in the absence of autofluorescence, photobleaching, with low background for acquisition of up to 50 targets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».