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Enregistrement W2597328822 · doi:10.1182/blood.v124.21.3853.3853

Depletion of Red Blood Cells from Cord Blood Using a Simple and Rapid Immunomagnetic Separation Method

2014· article· en· W2597328822 sur OpenAlexaff
Ben S. Lam, Albertus W. Wognum, Terry E. Thomas, Allen Eaves, Stephen J. Szilvassy

Notice bibliographique

RevueBlood · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHematopoietic Stem Cell Transplantation
Établissements canadiensBC Cancer AgencyStemcell Technologies
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHemolysisTransplantationCord bloodLeukapheresisChromatographyCentrifugationHaematopoiesisCryopreservationAndrologyProgenitor cellImmunomagnetic separationCD34Molecular biologyImmunologyChemistryPercollBone marrowBiologyStem cellMedicineSurgeryCell biologyEmbryo

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Cord blood (CB) banks and transplantation centers routinely use various assays to measure the number and quality of hematopoietic stem and progenitor cells (HSPC) in hematopoietic cell samples before or after cryopreservation and/or transplantation. Such assays, to measure colony-forming units (CFU) and CD34+/ALDHbright cells, for example, are typically performed on small samples, such as attached segments from frozen CB units. Unfortunately, the accuracy and reliability of these assays are highly sensitive to the presence of contaminating red blood cells (RBCs) in the sample. Current methods for depleting RBCs for downstream analysis include sedimentation by gravity or by centrifugation through density gradient solutions, and hemolysis using ammonium chloride. These procedures are, however, time consuming and may be associated with reduced yield of HSPCs. To address these issues, we have developed a simple and rapid immunomagnetic method (ErythroClear) for depleting RBCs in fresh and thawed CB. RBCs in small (≤100 µL) CB samples are labeled with anti-Glycophorin-A (GlyA) antibodies immobilized on magnetic particles, and removed by magnetic separation. The method allows the handling of multiple samples at one time and takes only 2 minutes per sample. Compared to sedimentation methods using either HetaSep or PrepaCyte, which take 20 minutes per sample, ErythroClear is significantly more effective in depleting RBCs from CB, producing a final purity of 78% GlyAB-CD45+ cells compared to 11% with HetaSep and 9% with PrepaCyte (paired t-test, p<2.9x10-9 and p<3.6x10-9 respectively; n=8). To determine the effect of ErythroClear on the frequency of progenitors, CD34+/ALDHbright cells and CFUs were enumerated in CB samples before and after RBC depletion. The frequencies of CD34+, ALDHbright, and CD34+ALDHbright progenitors in fresh CB remained essentially unchanged following RBC depletion (p=0.75; n=6). Similarly, the frequency of CFUs measured by colony formation in MethoCult H4434 medium was not significantly altered after RBC depletion of fresh (p=0.16; n=11) and previously frozen CB (p=0.21; n=10) samples. RBC depletion using ErythroClear facilitated accurate counting of colonies using STEMvision, an imaging system for automated identification, classification, and enumeration of CFU assays of human blood or bone marrow cells. While automated colony counts differed significantly from manual counts for CFU assays with a high background of RBCs (p<0.02 for frozen-thawed CB [n=10]; p<0.01 for fresh CB [n=11]), very similar CFU numbers were obtained with both colony counting methods for samples in which RBCs were removed using ErythroClear (p=0.32 for thawed CB [n=10]; p=0.24 for fresh CB [n=11]). Taken together, these findings demonstrate that RBCs can be effectively removed from small CB samples by immunomagnetic removal of GlyA+ cells without affecting the frequency of HSPCs, and highlight the importance of depleting RBCs to ensure accurate and reliable enumeration of progenitors in CB samples. Disclosures Lam: STEMCELL Technologies Inc.: Employment. Wognum:STEMCELL Technologies Inc.: Employment. Thomas:STEMCELL Technologies Inc.: Employment. Eaves:STEMCELL Technologies Inc.: CEO and Owner Other. Szilvassy:STEMCELL Technologies Inc.: Employment.

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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,273 · 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
GenreEmpirique

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
Publié2014
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