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Enregistrement W4367303399 · doi:10.3168/jdsc.2022-0352

A novel method for isolation and flow cytometry analysis of intraepithelial lymphocytes from colon biopsies

2023· article· en· W4367303399 sur OpenAlexafffund
K. Lamers, M.A. Steele, L.R. Cangiano

Notice bibliographique

RevueJDS Communications · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune Cell Function and Interaction
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFlow cytometryIntraepithelial lymphocyteBiologyAntibodyImmune systemMolecular biologyCytometryImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Investigating the immune responses of the intestine in response to different insults is predominantly limited to indirect methods such as circulating markers of intestinal health or gene expression from dissections. We describe here a validated protocol for the isolation and subsequent flow cytometry analysis of intestinal intraepithelial lymphocytes (IEL) from colonic biopsy samples. Colon biopsy samples were collected with endoscopy forceps from Holstein dairy bull calves at d 2, 28, and 42 of life. The biopsies were put into an isolation solution of Hanks' balanced salt solution, and fetal bovine serum followed by digestion solution. The solution was filtered and the flow-through, containing IEL, was stained with fluorescent antibodies for flow cytometry analysis. Density gradient separation of the isolate yielded higher viability and cleaner samples for flow cytometry analysis. Anti-bovine γ chain of the T cell receptor was used to identify populations of gamma delta (γδ) T cells via flow cytometry. In addition, γδ T cell subsets were identified using an anti-bovine antibody against the coreceptor workshop cluster 1. This method allowed for the precise identification of lymphocyte populations and evaluation of the proportion of different subsets of γδ T cells from intestinal IEL over time. The technique described here will allow the research community to characterize intestinal immune function over time and improve our understanding of how different management and nutritional strategies affect intestinal health.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,289 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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