인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
초록·키워드
We present a rigorous validation strategy to evaluate the performance of Ultivue multiplex immunofluorescence panels. We have quantified the accuracy and precision of four different multiplex panels (three human and one mouse) in tumor specimens with varying levels of T cell density. Our results show that Ultivue panels are typically accurate wherein the relative difference in cell proportion between a multiplex image and a 1-plex image is less than 20% for a given biomarker. Ultivue panels exhibited relatively high intra-run precision (CV ≤ 25%) and relatively low inter-run precision (CV >> 25%) which can be remedied by using local intensity thresholding to gate biomarker positivity. We also evaluated the reproducibility of cell-cell distance estimates measured from multiplex images which show high intra- and inter-run precision. We introduce a new metric, multiplex labeling efficiency, which can be used to benchmark the overall fidelity of the multiplex data across multiple batch runs. Taken together our results provide a comprehensive characterization of Ultivue panels and offer practical guidelines for analyzing multiplex images.
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
