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Enregistrement W1503366801 · doi:10.4049/jimmunol.188.supp.124.3

A specialized tube to make enrichment of specific cell subsets faster and easier (124.3)

2012· article· en· W1503366801 sur OpenAlexaff
Maureen Fairhurst, Jodie Fadum, Steve Woodside, Karina L. McQueen, Terry E. Thomas, Carrie Peters

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Immunology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCAR-T cell therapy research
Établissements canadiensStemcell Technologies
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCentrifugationDifferential centrifugationPeripheral blood mononuclear cellCD19PipetteCellChromatographyChemistryMolecular biologyBiologyIn vitroBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Many experimental protocols require the enrichment of specific cell subsets from peripheral blood. RosetteSep™ cell enrichment and standard mononuclear cell (MNC) preparation both involve density gradient centrifugation, which entails slowly layering the sample over the density gradient medium to avoid mixing, and carefully pipetting to remove the enriched cells after centrifugation. Centrifugation must be performed with the brake off to avoid disturbing the enriched cell layer, further lengthening the process. SepMate™, a centrifugation tube with a specialized insert, was developed to allow rapid layering of the sample onto the density gradient medium, and pouring off of the enriched cells after centrifugation, thus simplifying the entire process. When using SepMate™, the cocktail incubation time and centrifugation time could each be shortened to 10 min, making RosetteSep™ cell enrichment even faster. RosetteSep™ enrichments of mononuclear cell subsets using the SepMate™ tubes and protocol gave equivalent purity and recovery of desired cells compared to using the standard RosetteSep™ protocol, and desired cells could be enriched from whole blood in <30 min. Purities of specific cell types were: CD3 T Cells 96 ± 1 (n=5), CD4 T Cells 94 ± 5 (n=3), CD8 T Cells 85 ± 11 (n=4), B Cells 92 ± 6 (n=3), NK Cells 85 ± 5 (n=5), monocytes 68 ± 8 (n = 4). The protocol is easily scalable to process multiple samples simultaneously, and the SepMate™ tube can also be used to prepare MNCs.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,126

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0380,040

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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