Application of a novel sorting system for equine mesenchymal stem cells (MSCs).
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to validate non-equilibrium gravitational field-flow fractionation (GrFFF), an immunotag-less method of sorting mesenchymal stem cells (MSCs) into subpopulations, for use with MSCs derived from equine muscle tissue, periosteal tissue, bone marrow, and adipose tissue. Cells were collected from 6 young, adult horses, postmortem. Cells were isolated from left semitendinosus muscle tissue, periosteal tissue from the distomedial aspect of the right tibia, bone marrow aspirates from the fourth and fifth sternebrae, and left supragluteal subcutaneous adipose tissue. Aliquots of 800 × 10(3) MSCs from each tissue source were separated and injected into a ribbon-like capillary device by continuous flow (GrFFF proprietary system). Cells were sorted into 6 fractions and absorbencies [optical density (OD)] were read. Six fractions from each of the 6 aliquots were then combined to provide pooled fractions that had adequate cell numbers to seed at equal concentrations into assays. Equine muscle tissue-derived, periosteal tissue-derived, bone marrow-derived, and adipose tissue-derived mesenchymal stem cells were consistently sorted into 6 fractions that remained viable for use in further assays. Fraction 1 had more cuboidal morphology in culture when compared to the other fractions. Statistical analysis of the fraction absorbencies (OD) revealed a P-value of < 0.05 when fractions 2 and 3 were compared to fractions 1, 4, 5, and 6. It was concluded that non-equilibrium GrFFF is a valid method for sorting equine muscle tissue-derived, periosteal tissue-derived, bone marrow-derived, and adipose tissue-derived mesenchymal stem cells into subpopulations that remain viable, thus securing its potential for use in equine stem cell applications and veterinary medicine.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».