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Enregistrement W4313369071 · doi:10.4049/jimmunol.204.supp.159.17

Expanding the capabilities of the Maxpar Direct Immune Profiling Assay with additional markers, and customization of the analysis model in Maxpar Pathsetter

2020· article· en· W4313369071 sur OpenAlexaff
Stephen K. H. Li, Shariq Mujib, Michael R. Cohen, Huihui Yao, Daniel Majonis

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Immunology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSingle-cell and spatial transcriptomics
Établissements canadiensFluidigm (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMass cytometryImmune systemTIGITProfiling (computer programming)BiologyComputational biologyGene expression profilingImmunologyComputer scienceT cellPhenotypeGeneticsGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Mass cytometry, which utilizes CyTOF® technology, is a single-cell analysis platform that uses metal-tagged antibodies. CyTOF can resolve more than 50 parameters in a single panel without the need for compensation, making it an ideal solution for routine enumeration of immune cells. The Maxpar® Direct™ Immune Profiling System is a sample-to-answer solution for human immune profiling using mass cytometry. The Maxpar®Direct™ Immune Profiling Assay™ is an optimized 30-marker panel contained in a dry single-tube format for human whole blood or PBMC staining, and samples are acquired on the Helios™ system. Maxpar Pathsetter™ is an automated software that reports cell counts, percentage calculations, and staining intensity. It also produces graphical elements such as dot plots and a Cen-se′™ graph for 37 immune cell populations. The panel can be tailored by adding markers to open channels, the Maxpar Pathsetter model can then be customized to measure expression markers on existing classified populations or identify additional immune cell subsets. We present data where the Maxpar Direct Immune Profiling Assay is used as a core immunophenotyping panel and additional markers are added to create a nearly 50 marker panel. Added markers are used to identify MDSCs, further classify existing cell populations, and measure immuno-oncology related markers including OX40, TIM-3, Fas, PD-1, PD-L1, ICOS, and TIGIT. We demonstrate how the Maxpar Pathsetter model is modified to incorporate the added markers. The ability to customize the Maxpar Pathsetter model and expand the Maxpar Direct Immune Profiling Assay allows for flexibility of the system. It allows researchers to have a streamlined solution for broad immune profiling using mass cytometry.

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)0,001
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 enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,159

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,185 · 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
Publié2020
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Résumé présentoui

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