A searchable database of publications using fluorescent probes and flow cytometry to study antigen-specific B cells
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The study of antigen-specific B cells has resulted in important advances in all fields of immunology, the development of experimentally and/or clinically useful antibodies, and as a starting point for rationally designed vaccine antigens. A key innovation allowing for widespread study of antigen-specific B cells was the development of fluorescent antigen probes for use with flow cytometry. Initially these studies were mostly focused upon B cells specific for a variety of model antigens, but over the past decade focus has shifted towards the study of B cells specific for antigens from pathogens such as SARS-CoV-2, HIV, and Influenza virus. Importantly however, these types of approaches have been used for hundreds of different antigens and could be used for thousands more. Unfortunately, studies of B cells specific for an antigen of interest are not easily searchable on current publication databases since these assays are often a small portion of a larger publication. To overcome this, we built a searchable database of studies analyzing antigen-specific B cells by flow cytometry using fluorescent antigen probes that is located at www.immunology.virginia.edu/Taylor/Bcell/Database.php . Using this database, we assessed the number of publications per year revealing rapid growth in the use of this approach in recent years. While much of this rapid growth was focused upon the assessment of B cells specific for SARS-CoV-2, HIV-1, or Influenza virus, studies assessing B cells specific for hundreds of different antigens derived from numerous microbes, animals, plants, or other sources can be found in the database. Combined, the antigen-specific B cell database was built to facilitate identification of studies assessing these cells and for analysis of the field as a whole. Abstract Figure
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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 | 0,004 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,071 | 0,079 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,084 | 0,036 |
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 ».