Improved resolution in extracellular vesicle populations using 405 instead of 488 nm side scatter
Pourquoi ce travail est dans la base
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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.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 découle