Rapid Isolation of Extracellular Vesicles from Cell Culture and Biological Fluids Using a Synthetic Peptide with Specific Affinity for Heat Shock Proteins
Notice bibliographique
Résumé
Recent studies indicate that extracellular vesicles are an important source material for many clinical applications, including minimally-invasive disease diagnosis. However, challenges for rapid and simple extracellular vesicle collection have hindered their application. We have developed and validated a novel class of peptides (which we named venceremin, or Vn) that exhibit nucleotide-independent specific affinity for canonical heat shock proteins. The Vn peptides were validated to specifically and efficiently capture HSP-containing extracellular vesicles from cell culture growth media, plasma, and urine by electron microscopy, atomic force microscopy, sequencing of nucleic acid cargo, proteomic profiling, immunoblotting, and nanoparticle tracking analysis. All of these analyses confirmed the material captured by the Vn peptides was comparable to those purified by the standard ultracentrifugation method. We show that the Vn peptides are a useful tool for the rapid isolation of extracellular vesicles using standard laboratory equipment. Moreover, the Vn peptides are adaptable to diverse platforms and therefore represent an excellent solution to the challenge of extracellular vesicle isolation for research and clinical applications.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 ».