An efficient human whole blood workflow using CyTOF technology: a lyophilized 30-plex antibody panel coupled with automated data analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract CyTOF® mass cytometry is a highly multiplexed, single-cell analysis platform that uses metal-tagged antibodies. A significant advantage of this technology is its ability to resolve more than 30 markers in a single panel without the need for compensation. Nonetheless, a highly multiplexed panel requires optimization of antibody titers, full panel verification, sample preparation, data acquisition, and analysis. Preparation of a staining cocktail from 30 individual tubes may be prone to errors. Not only is data analysis time-consuming for complex panels, it is difficult to interpret without expertise in immunology. We have developed a lyophilized 30-plex immunphenotyping panel contained in a single tube, an efficient workflow, and an automated software solution for human whole blood analysis using mass cytometry. The panel focuses on T cell lineage while also capturing other relevant immune populations. Blood is added directly to the lyophilized antibody tube, followed by RBC lysis, wash, and fixation steps and finally data acquisition of stained samples on the Helios™ system. The dedicated software tool accepts FCS3.0 files and in under 10 minutes automatically generates reports on the number of live cells, percentage of specific cell populations, staining intensities, histograms, 2D dot plots, and tSNE graphs. The auto-calculated frequencies of populations are comparable to manual gating, with a validated correlation coefficient over 0.9. The panel and software tool enable researchers to streamline immunophenotyping of whole blood while accurately and reproducibly monitoring changes in immune cell subsets in patient samples.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».