Méthodes Propriétaires et Résultats Fiables
L’offre d’AltraBio couvre l’ensemble du flux de travail d’analyse de données pour la cytométrie en flux, spectrale et de masse.
Cela inclut l’automatisation du gating, l’analyse inter-échantillons, les contrôles de qualité, et l’identification de biomarqueurs.
Gating Automatique
Tout d’abord, si vous devez appliquer votre stratégie de gating à un grand nombre de fichiers, notre solution peut accélérer considérablement vos études.
- Accélérez la Recherche : Générez un automate de gating dédié en seulement 1 à 4 semaines.
- Traitement Efficace : Obtenez des temps de traitement rapides de 5-10 minutes par fichier, disponible 24/7.
De plus, notre approche permet aux experts de se concentrer sur le développement de nouvelles stratégies et l’interprétation des résultats biologiques. Cela réduit le temps passé sur le gating manuel.
En outre, nos automates prennent en compte tous les marqueurs utilisés dans votre étude. Cela permet une meilleure discrimination des populations cellulaires par rapport aux biplots. Une fois validé, votre automate de gating est figé et utilisé sur tous les fichiers de votre étude. Les mises à jour sont possibles mais entraîneront la création d’un nouvel automate avec un nouveau numéro de série.
Par ailleurs, grâce à l’automatisation, l’utilisation de la cytométrie pour de grandes études cliniques n’est plus un problème. Cette scalabilité garantit des résultats cohérents et fiables sur des ensembles de données étendus.
Recherche de Biomarqueurs
Nos solutions validées identifient les populations cellulaires pertinentes pour divers problèmes cliniques :
- Évaluez la maladie résiduelle mesurable (MRD) dans différents cancers du sang.
- Prédisez les patients répondeurs aux médicaments anti-cancer anti-CTL4.
- Diagnostiquez des maladies auto-immunes.
Nos méthodes identifient automatiquement les populations cellulaires à différents niveaux de granularité. Cela résulte en sous-ensembles cellulaires imbriqués, comme les cellules CD8 mémoire plus larges aux sous-ensembles plus spécifiques de cellules CD8 mémoire effectrices.
Notre approche est moins sensible aux effets de lot. Elle peut intégrer des informations supplémentaires, telles que les résultats des patients, pour guider l’identification des clusters et augmenter la pertinence des populations identifiées tout en évitant les artefacts.
Exploration de Données de Cytométrie
Explorez vos données sans a priori en utilisant des techniques de réduction de dimension comme l’ACP, SPADE, MDS, t-SNE, et UMAP. De plus, utilisez des méthodes de clustering pour une analyse complète.
Effectuez une modélisation statistique et un apprentissage automatique pour l’analyse différentielle de l’abondance des populations cellulaires ou de l’expression des marqueurs. Cela garantit des résultats robustes et éclairants.
Témoignages
« Ils sont très efficaces et agiles. Vous interagissez avec peu de personnes, ce qui assure des réponses rapides et un service de haute qualité. »
« Ils effectuent un contrôle de qualité supplémentaire et vérifient les transferts pour garantir l’exactitude de nos résultats. »
« Ils respectent les délais serrés, démontrant leur engagement et leur compréhension des besoins des clients, créant ainsi un véritable partenariat. »
Nos Publications
2016
Brinza, Lilia; Djebali, Sophia; Tomkowiak, Martine; Mafille, Julien; Loiseau, Céline; Jouve, Pierre-Emmanuel; de Bernard, Simon; Buffat, Laurent; Lina, Bruno; Ottmann, Michèle; Rosa-Calatrava, Manuel; Schicklin, Stéphane; Bonnefoy, Nathalie; Lauvau, Grégoire; Grau, Morgan; Wencker, Mélanie; Arpin, Christophe; Walzer, Thierry; Leverrier, Yann; Marvel, Jacqueline
Immune signatures of protective spleen memory CD8 T cells Article de journal
Dans: Sci Rep, vol. 6, p. 37651, 2016, ISSN: 2045-2322.
@article{pmid27883012,
title = {Immune signatures of protective spleen memory CD8 T cells},
author = {Lilia Brinza and Sophia Djebali and Martine Tomkowiak and Julien Mafille and Céline Loiseau and Pierre-Emmanuel Jouve and Simon de Bernard and Laurent Buffat and Bruno Lina and Michèle Ottmann and Manuel Rosa-Calatrava and Stéphane Schicklin and Nathalie Bonnefoy and Grégoire Lauvau and Morgan Grau and Mélanie Wencker and Christophe Arpin and Thierry Walzer and Yann Leverrier and Jacqueline Marvel},
doi = {10.1038/srep37651},
issn = {2045-2322},
year = {2016},
date = {2016-11-01},
urldate = {2016-11-01},
journal = {Sci Rep},
volume = {6},
pages = {37651},
abstract = {Memory CD8 T lymphocyte populations are remarkably heterogeneous and differ in their ability to protect the host. In order to identify the whole range of qualities uniquely associated with protective memory cells we compared the gene expression signatures of two qualities of memory CD8 T cells sharing the same antigenic-specificity: protective (Influenza-induced, Flu-TM) and non-protective (peptide-induced, TIM) spleen memory CD8 T cells. Although Flu-TM and TIM express classical phenotypic memory markers and are polyfunctional, only Flu-TM protects against a lethal viral challenge. Protective memory CD8 T cells express a unique set of genes involved in migration and survival that correlate with their unique capacity to rapidly migrate within the infected lung parenchyma in response to influenza infection. We also enlighten a new set of poised genes expressed by protective cells that is strongly enriched in cytokines and chemokines such as Ccl1, Ccl9 and Gm-csf. CCL1 and GM-CSF genes are also poised in human memory CD8 T cells. These immune signatures are also induced by two other pathogens (vaccinia virus and Listeria monocytogenes). The immune signatures associated with immune protection were identified on circulating cells, i.e. those that are easily accessible for immuno-monitoring and could help predict vaccines efficacy.},
keywords = {},
pubstate = {published},
tppubtype = {article}
}
Bachy, Emmanuel; Urb, Mirjam; Chandra, Shilpi; Robinot, Rémy; Bricard, Gabriel; de Bernard, Simon; Traverse-Glehen, Alexandra; Gazzo, Sophie; Blond, Olivier; Khurana, Archana; Baseggio, Lucile; Heavican, Tayla; Ffrench, Martine; Crispatzu, Giuliano; Mondière, Paul; Schrader, Alexandra; Taillardet, Morgan; Thaunat, Olivier; Martin, Nadine; Dalle, Stéphane; Garff-Tavernier, Magali Le; Salles, Gilles; Lachuer, Joel; Hermine, Olivier; Asnafi, Vahid; Roussel, Mikael; Lamy, Thierry; Herling, Marco; Iqbal, Javeed; Buffat, Laurent; Marche, Patrice N; Gaulard, Philippe; Kronenberg, Mitchell; Defrance, Thierry; Genestier, Laurent
CD1d-restricted peripheral T cell lymphoma in mice and humans Article de journal
Dans: J Exp Med, vol. 213, no. 5, p. 841–857, 2016, ISSN: 1540-9538.
@article{pmid27069116,
title = {CD1d-restricted peripheral T cell lymphoma in mice and humans},
author = {Emmanuel Bachy and Mirjam Urb and Shilpi Chandra and Rémy Robinot and Gabriel Bricard and Simon de Bernard and Alexandra Traverse-Glehen and Sophie Gazzo and Olivier Blond and Archana Khurana and Lucile Baseggio and Tayla Heavican and Martine Ffrench and Giuliano Crispatzu and Paul Mondière and Alexandra Schrader and Morgan Taillardet and Olivier Thaunat and Nadine Martin and Stéphane Dalle and Magali Le Garff-Tavernier and Gilles Salles and Joel Lachuer and Olivier Hermine and Vahid Asnafi and Mikael Roussel and Thierry Lamy and Marco Herling and Javeed Iqbal and Laurent Buffat and Patrice N Marche and Philippe Gaulard and Mitchell Kronenberg and Thierry Defrance and Laurent Genestier},
doi = {10.1084/jem.20150794},
issn = {1540-9538},
year = {2016},
date = {2016-05-01},
urldate = {2016-05-01},
journal = {J Exp Med},
volume = {213},
number = {5},
pages = {841--857},
abstract = {Peripheral T cell lymphomas (PTCLs) are a heterogeneous entity of neoplasms with poor prognosis, lack of effective therapies, and a largely unknown pathophysiology. Identifying the mechanism of lymphomagenesis and cell-of-origin from which PTCLs arise is crucial for the development of efficient treatment strategies. In addition to the well-described thymic lymphomas, we found that p53-deficient mice also developed mature PTCLs that did not originate from conventional T cells but from CD1d-restricted NKT cells. PTCLs showed phenotypic features of activated NKT cells, such as PD-1 up-regulation and loss of NK1.1 expression. Injections of heat-killed Streptococcus pneumonia, known to express glycolipid antigens activating NKT cells, increased the incidence of these PTCLs, whereas Escherichia coli injection did not. Gene expression profile analyses indicated a significant down-regulation of genes in the TCR signaling pathway in PTCL, a common feature of chronically activated T cells. Targeting TCR signaling pathway in lymphoma cells, either with cyclosporine A or anti-CD1d blocking antibody, prolonged mice survival. Importantly, we identified human CD1d-restricted lymphoma cells within Vδ1 TCR-expressing PTCL. These results define a new subtype of PTCL and pave the way for the development of blocking anti-CD1d antibody for therapeutic purposes in humans.},
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