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Enregistrement W2157452680 · doi:10.1684/ecn.2014.0353

Stability of cytokines in supernatants of stimulated mouse immune cells

2014· article· en· W2157452680 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEuropean Cytokine Network · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmunotherapy and Immune Responses
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCytokineImmune systemSpleenChemistryProteaseTumor necrosis factor alphaProinflammatory cytokineLymph nodeMolecular biologyEnzymeImmunologyBiologyBiochemistryInflammation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Measurements of cytokines in cell culture supernatants are widely used to evaluate the immune response. Cytokine levels in secretomes are usually quantified using enzyme-linked immunosorbent assays (ELISA), which have easy, sensitive, specific, rapid, cost-effective, and reproducible protocols. To our knowledge, the stability of cytokines in secretomes has not been hitherto investigated. We present data that involve; time-dependent changes during storage at +4°C, and the effects of freeze-thaw cycles in samples frozen at -80(o)C, instant freezing of samples with liquid nitrogen, and addition of protease inhibitors on the stability of certain cytokines (TNF-α, MIP-2, IFN-γ, IL-6, IL-10, IL-17A), in secrotomes of spleen and lymph nodes from tumor-bearing animals. Our results show that IL-6 remains stable, MIP-2, IFN-γ and IL-10 are somewhat stable, while TNF-α and IL-17A are degradable cytokines: instant freezing by liquid nitrogen or adding protease inhibitor does not preserve the stability of these cytokines. From these results it can be concluded that, if possible, TNF-α measurements should be perform in fresh samples, and IL-17A and IL-10 samples can be stored at -80°C, but should be used at the first thaw.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,943

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,204 · 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