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Enregistrement W2303222360 · doi:10.4049/jimmunol.184.supp.36.6

A simple and fast method for the isolation of mouse lymphoid progenitors from bone marrow (36.6)

2010· article· en· W2303222360 sur OpenAlexaff
Nooshin Tabatabaei-Zavareh, Maureen Fairhurst, Terry E. Thomas

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Immunology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune Cell Function and Interaction
Établissements canadiensStemcell Technologies
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCell sortingProgenitor cellBiologyLymphopoiesisPopulationImmunomagnetic separationFlow cytometryBone marrowCell biologyMyeloidImmunologyHaematopoiesisMolecular biologyStem cellMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Lymphocytes are derived from hematopoietic stem cells through an important developmental intermediate called a common lymphoid progenitor (CLP). CLPs are defined as Lin−IL-7Rα+c-KitloSca-1lo. They can differentiate into T, B, and natural killer (NK) cells but lack myeloid and erythroid potential. Study of lymphocyte development largely relies on access to this rare cell population. Fluorescence-activated cell sorting (FACS) commonly used to isolate CLPs is costly, time-consuming and perhaps most importantly detrimental to the cell viability and function. We describe a fast and efficient method for the isolation of CLPs from mouse bone marrow (BM). This method is based on immunomagnetic, column-free cell separation technology (EasySep). Using this method, lineage positive cells were first depleted by cross-linking them to magnetic particles using biotinylated antibodies. Next, IL-7Rα+ cells were positively selected from the Lin−/lo population. Purity of Lin−IL-7Rα+c-Kit+ lymphoid progenitors as assessed by flow cytometry ranged from 18-41%. Limiting dilution analysis of the EasySep enriched cells showed increased frequencies of B cell (1:25), T cell (1:6) and NK cell (1:49) progenitors as compared to non-depleted control BM. This system introduces a rapid and easy method for the enrichment of rare CLPs with greater yield than cell sorting and good viability. This will enable research in the field of cellular, molecular and developmental immunology.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,008

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,242 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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