Improved resolution in extracellular vesicle populations using 405 instead of 488 nm side scatter
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Improvements in identification and assessment of extracellular vesicles (EVs) have fuelled a recent surge in EV publications investigating their roles as biomarkers and mediators of disease. Meaningful scientific comparisons are, however, hampered by difficulties in accurate, reproducible enumeration and characterization of EVs in biological fluids. High‐sensitivity flow cytometry (FCM) is presently the most commonly applied strategy to assess EVs, yet its utility is limited by variant ability to resolve smaller EVs. Here, we propose the use of 405 nm (violet) wavelength lasers in place of 488 nm (blue) for side scatter (SSC) detection to obtain greater resolution of EVs using high‐sensitivity FCM. To test this hypothesis, we modelled EV resolution by violet versus blue SSC in silico and compared resolution of reference beads and biological EVs from plasma and bronchoalveolar lavage (BAL) fluid using either violet or blue wavelength SSC EV detection. Mie scatter modelling predicted that violet as compared to blue SSC increases resolution of small (100–500 nm) spherical particles with refractive indices (1.34–1.46) similar to EVs by approximately twofold in terms of light intensity and by nearly 20% in SSC signal quantum efficiency. Resolution of reference beads was improved by violet instead of blue SSC with two‐ and fivefold decreases in coefficients of variation for particles of 300–500 nm and 180–240 nm size, respectively. Resolution was similarly improved for detection of EVs from plasma or BAL fluid. Violet SSC detection for high‐sensitivity FCM allows for significantly greater resolution of EVs in plasma and BAL compared to conventional blue SSC and particularly improves resolution of smaller EVs. Notably, the proposed strategy is readily implementable and inexpensive for machines already equipped with 405 nm SSC or the ability to accommodate 405/10 nm bandpass filters in their violet detector arrays.
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 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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».