A specialized tube to make enrichment of specific cell subsets faster and easier (124.3)
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,038 | 0,040 |
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.
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 ».