Stability of cytokines in supernatants of stimulated mouse immune cells
Notice bibliographique
Résumé
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.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».