Development of multiplexed flow cytometry‐based red blood cell antibody screen and identification assays
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: The purpose of this study was to develop a high-throughput method of performing red blood cell antibody screens and identification by utilizing flow cytometry and intracellular dyes to allow a multiplexed assay where three-cell screens can be performed in a single test well and 11-cell panels in three test wells. MATERIALS AND METHODS: Reagent red blood cells were labelled using Violet Proliferation Dye 450 (V450) and Oregon Green fluorescent dyes, which bind intracellular proteins to allow up to four cells to be interrogated in a single test well. Sixteen 3-cell screen panels and ten 11-cell identification panels were tested using sera with known antibody specificity. Antibody binding was detected using secondary anti-immunoglobulin G and anti-immunoglobulin M fluorescently labelled antibodies. RESULTS: Intracellular dyes allowed clear separation of the different screen and identification panel test cells. Three distinct populations of V450+, Oregon Green+ and negative for both stains were demonstrated in the screening panel and an additional double positive for V450 and Oregon Green was utilized to include a fourth cell in the identification panel testing to increase throughput. A total of 158 screen or identification panel RBC/serum combinations were tested against different known antibodies, and expected results were obtained with 100% concordance. CONCLUSION: This study demonstrates the successful development of a high-throughput multiplexed flow cytometry-based red cell antibody screen and identification panel assays. This method could be implemented in clinical laboratories to complement existing antibody detection methods. The multiplexing enabled via intracellular staining could be utilized to further augment other flow cytometry-based transfusion assays.
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 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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».