Isolating Multiple Extracellular Vesicles Subsets, Including Exosomes and Membrane Vesicles, from Bovine Milk Using Sodium Citrate and Differential Ultracentrifugation
Notice bibliographique
Résumé
Milk is a complex fluid that contains various types of proteins and extracellular vesicles (EVs). Some proteins can mingle with EVs, and interfere with their isolation. Among these proteins, caseins form micelles of a size comparable to milk EVs, and can thus be co-isolated with EVs. Preliminary steps that affect milk are crucial for EV isolation and impact the purity and abundance of isolated EVs. In the course of our previous works on cow's milk EVs, we found that sodium citrate (1% final), which is a biocompatible reagent capable of breaking down casein micelles into 40-nm monomers, allowed the isolation of high quantities of EVs with low coprecipitation of caseins or other contaminating proteins. Using this protocol, we successfully separated different EV subsets, characterized in depth their morphology, protein content and small RNA enrichment patterns. We were also able to describe their biological function in a mouse model of intestinal inflammation. We, hereby, detail the differential ultracentrifugation procedure that leads to high quantify, medium specificity, isolation of different milk EV subsets from the same sample. More specifically, we highlight the use of sodium citrate as a standardized approach to isolate and study milk EVs and its potential for isolation techniques other than differential ultracentrifugation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».