Isolation of highly purified mouse CD4+CD25+FoxP3+ T regulatory cells in less than 45 minutes (IRC4P.476)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Regulatory T cells (Tregs), a subset of lymphocytes, play a key role in maintaining peripheral tolerance, preventing autoimmune diseases and limiting chronic inflammatory diseases. They can be broadly classified into natural or adaptive (induced) Tregs. Natural Tregs (CD4+CD25+FoxP3+), develop in the thymus and emigrate to the periphery to help maintain immune homeostasis. Adaptive Tregs can be induced from CD25-negative naïve CD4+ T cells in the thymus and acquire CD25 (IL-2R alpha) and FoxP3 expression in the periphery after adequate antigenic stimulation. They are typically induced by chronic allergic inflammation and disease processes, such as autoimmunity. The isolation of highly purified Tregs is essential for advancing research in this field. To date this has been achieved by lengthy protocols or flow-based cell sorting. We have developed a rapid column-free one-step immunomagnetic cell separation method (EasySep™) to isolate Tregs (natural and induced) from mouse splenocytes in less than 45 minutes. CD25-PE-labelled cells are bound to magnetic particles using antibody complexes and separated using an EasySep™ magnet. The procedure can be automated using RoboSep™. Starting from 2.2±0.4% Tregs, purities of 84±3% (mean±SD, n=20) CD4+CD25+FoxP3+ cells can be achieved. This kit provides a new tool to study the mechanisms by which Tregs exert their influence, which has broad implications for the development of cell-based therapies for autoimmune disease and cancer.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».