Identification of distinct haemocyte populations from the freshwater bivalves swan mussel (<i>Anodonta</i> <i>cygnea</i>) and duck mussel (<i>Anodonta</i> <i>anatina</i>) using wheat-germ agglutinin
Notice bibliographique
Résumé
Haemocytes play a major role in molluscs immunity. Functional studies are, however, impaired by limited available experimental tools to identify and sort distinct haemocyte populations. Therefore, using nonlethal methods, we aimed at evaluating whether lectin staining combined with flow cytometry could be used to distinguish circulating haemocyte populations from two freshwater bivalves of the family Unionidae, the duck mussel (Anodonta anatina (L., 1758)) and the swan mussel (Anodonta cygnea (L., 1758)). Based on classical classification, haemocytes were distinguished as granulocytes and hyalinocytes and cytological features were visualized using transmission microscopy and staining techniques. Size, granularity, viability, and surface staining using lectins as specific probes were analysed by flow cytometry and fluorescence microscopy. The microscopic proportions of granulocytes and hyalinocytes significantly differed, being of 70% and 30% for A. cygnea and of 85% and 15% for A. anatina, respectively. Two haemocyte populations were sorted by flow cytometry based on size and granularity and confirmed as granulocytes and hyalinocytes. Interestingly, two different granulocyte populations could be further discriminated in A. cygnea according to their binding affinity to wheat-germ agglutinin (WGA), whereas granulocytes of A. anatina all stained similarly. Our results show that WGA labelling combined with flow cytometry can be used to better discriminate Anodonta haemocyte populations and obtain purified populations for functional studies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».