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Enregistrement W2897903541 · doi:10.1080/20013078.2018.1528109

Precipitation with polyethylene glycol followed by washing and pelleting by ultracentrifugation enriches extracellular vesicles from tissue culture supernatants in small and large scales

2018· article· en· W2897903541 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of Extracellular Vesicles · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueExtracellular vesicles in disease
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean CommissionEuropean Regional Development FundMax-Planck-GesellschaftVolkswagen FoundationStem Cell NetworkUniversitätsklinikum Essen
Mots-clésPEG ratioPolyethylene glycolUltracentrifugeCentrifugationDifferential centrifugationSize-exclusion chromatographyChemistryChromatographyVesicleCell cultureCellBovine serum albuminBiophysicsBiochemistryMembraneBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Extracellular vesicles (EVs) provide a complex means of intercellular signalling between cells at local and distant sites, both within and between different organs. According to their cell-type specific signatures, EVs can function as a novel class of biomarkers for a variety of diseases, and can be used as drug-delivery vehicles. Furthermore, EVs from certain cell types exert beneficial effects in regenerative medicine and for immune modulation. Several techniques are available to harvest EVs from various body fluids or cell culture supernatants. Classically, differential centrifugation, density gradient centrifugation, size-exclusion chromatography and immunocapturing-based methods are used to harvest EVs from EV-containing liquids. Owing to limitations in the scalability of any of these methods, we designed and optimised a polyethylene glycol (PEG)-based precipitation method to enrich EVs from cell culture supernatants. We demonstrate the reproducibility and scalability of this method and compared its efficacy with more classical EV-harvesting methods. We show that washing of the PEG pellet and the re-precipitation by ultracentrifugation remove a huge proportion of PEG co-precipitated molecules such as bovine serum albumine (BSA). However, supported by the results of the size exclusion chromatography, which revealed a higher purity in terms of particles per milligram protein of the obtained EV samples, PEG-prepared EV samples most likely still contain a certain percentage of other non-EV associated molecules. Since PEG-enriched EVs revealed the same therapeutic activity in an ischemic stroke model than corresponding cells, it is unlikely that such co-purified molecules negatively affect the functional properties of obtained EV samples. In summary, maybe not being the purification method of choice if molecular profiling of pure EV samples is intended, the optimised PEG protocol is a scalable and reproducible method, which can easily be adopted by laboratories equipped with an ultracentrifuge to enrich for functional active EVs.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,223 · 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