Cold storage surpasses the impact of biological age and donor characteristics on red blood cell morphology classified by deep machine learning
Notice bibliographique
Résumé
Assessment of the morphology of red blood cells (RBCs) can improve clinical benefits following blood transfusion. Deep machine learning surpasses traditional microscopy-based classification methods, offering more accurate and consistent results while reducing time and labor intensity. RBCs from teenage males, teenage females, senior males, and senior females were biologically age-profiled or density-separated into dense/old RBCs (O-RBCs) and less-dense/young (Y-RBCs) throughout hypothermic storage and assessed using image flow cytometry with deep machine learning analysis. Regardless of biological age, morphology index decreased with hypothermic storage. Significant differences in RBC morphology index were not seen when comparing unseparated RBCs (U-RBCs), O-RBCs, and Y-RBCs, although the proportions of morphology subclasses revealed differences between RBCs groups from different donor groups and in samples with different biological age. Cold storage remains the most significant influence on morphology, although teenage male donors demonstrated slightly more susceptibility to storage lesions compared with senior males and females. Our work highlights that hypothermic storage most significantly impacts RBC morphology over biological age and donor characteristics, emphasizing the importance of storage effects on transfusion quality and safety.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».