Single-Particle Discrimination of Retroviruses from Extracellular Vesicles by Nanoscale Flow Cytometry
Notice bibliographique
Résumé
Retroviruses and small EVs overlap in size, buoyant densities, refractive indices and share many cell-derived surface markers making them virtually indistinguishable by standard biochemical methods. This poses a significant challenge when purifying retroviruses for downstream analyses or for phenotypic characterization studies of markers on individual virions given that EVs are a major contaminant of retroviral preparations. Nanoscale flow cytometry (NFC), also called flow virometry, is an adaptation of flow cytometry technology for the analysis of individual nanoparticles such as extracellular vesicles (EVs) and retroviruses. In this study we systematically optimized NFC parameters for the detection of retroviral particles in the range of 115-130 nm, including viral production, sample labeling, laser power and voltage settings. By using the retroviral envelope glycoprotein as a selection marker, and evaluating a number of fluorescent dyes and labeling methods, we demonstrate that it is possible to confidently distinguish retroviruses from small EVs by NFC. Our findings make it now possible to individually phenotype genetically modified retroviral particles that express a fluorescent envelope glycoprotein without removing EV contaminants from the sample.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 ».