Practical 10‐Color T‐Cell Panel for Phenotyping Diverse Populations Using Spectral Flow Cytometry: A Beginner's Guide
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Flow cytometry stands as the most employed high‐throughput single‐cell analysis technique, facilitating the profiling of remarkably diverse samples, such as blood, bone marrow and body fluids. In addition, it allows for the discrimination of diverse immune cell subsets, including infrequently encountered types like T regulatory cells and exhausted CD28Null T cells. However, analyzing rare immune cell subsets with conventional flow cytometry poses challenges stemming from factors like fluorophore overlap, compensation issues, and limited flexibility in fluorophore selection. Therefore, spectral flow cytometry offers advantages over traditional flow cytometry. It measures the full emission spectrum and then separates it to identify different fluorochromes. This enables the use of fluorochromes with significant overlap in a single test, allowing for the analysis of more protein markers. Following this, spectral technology employs precise calculations to separate individual fluorochromes, thereby enabling the detection and elimination of autofluorescent signals originating from cells within the entire emission spectrum. This capability is pivotal in achieving deep phenotyping of immune cells with the requisite sensitivity and resolution essential for monitoring the immune systems of patients with compromised immunity, such as cancer and autoimmune disorders. Additionally, it allows for the exploration of interactions between distinct immune subsets. In this context, we introduce an optimized protocol utilizing spectral flow cytometry for precise T‐cell characterization and differentiation, encompassing the assessment of their activation states. Furthermore, this protocol extends its applicability to the identification of less common circulating T‐cell populations, notably T‐regulatory and CD28Null T cells, following autofluorescence correction within the spectrum. This protocol provides a set of steps and reagents for the surface and intracellular staining of human T cells using whole peripheral blood. The spectral‐based design of this panel allows for its applicability to other spectral machines, providing a versatile and efficient tool for T‐cell analysis. © 2024 Wiley Periodicals LLC. Basic Protocol 1: Achieving optimal staining through effective antibody titration Basic Protocol 2: Single‐cell staining Basic Protocol 3: Comprehensive panel staining post‐titration and spectral library integration
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,049 | 0,058 |
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 ».