Multicolor Immunophenotyping using Flow Cytometry: Evaluation of Multiple Methods for Instrument Optimization
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A basic tool of the Immunologist, multicolor flow cytometry is a technology that uses multiple fluorescent markers to identify and characterize populations of cells. To obtain high quality fluorescent flow cytometry data, a well-optimized instrument is required. The most common type of detector is the photo-multiplier tube (PMT), which amplifies signal from emitted light photons by applying a voltage to the PMT. As the voltage is increased the fluorescent signal is increasingly separated from background, providing greater resolution of the positive signal. However, at a certain voltage, the increasing separation of fluorescent signal from background will plateau and the separation of fluorescent signal from background will remain constant. This is called the minimum voltage required; an ideal minimal voltage will amplify dim signal above background, but is not so high that the fluorescent signal exceeds the upper range of PMT linearity. In most cases, adjusting voltages above the minimal voltage does not increase the separation, while voltages below the minimal voltage requirement compromise detection of dim fluorescent signal. A variety of methods have been proposed to optimize the PMT voltage, most using a technique called the voltage walk, or voltration. This study compares a variety of techniques and calculations, using different types of hard-dyed beads that are detected in all channels but do not include specific fluorophores used for typical experimentation; both cells and antibody-capture beads labeled with fluorophores specific to a detector; Electronic Noise (EN) of the PMT, and methods combining these approaches. For Research Use Only. Not for use in diagnostic procedures.
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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 | 0,021 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».