Comparison of methods for milk pre-processing, exosome isolation, and RNA extraction in bovine and human milk
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Milk is a highly complex, heterogeneous biological fluid that contains bioactive, membrane-bound extracellular vesicles called exosomes. Characterization of milk-derived exosomes (MDEs) is challenging due to the lack of standardized methods that are currently being used for milk pre-processing, exosome isolation, and RNA extraction. In this study, we tested: 1) three pre-processing methods to remove cream, fat, and casein proteins from bovine milk to determine whether pre-processing of whole milk, prior to long-term storage, improves MDE isolations, 2) two commonly-used exosome isolation methods, and 3) four extraction protocols for obtaining high quality MDE RNA from bovine and human milk. MDEs were characterized via Transmission Electron Microscopy (TEM) and Nanoparticle Tracking Analysis (NTA). We also present an optimized method of TEM sample preparation and isolation of total soluble protein from MDEs. Our results indicated that: 1) pre-processing of bovine milk prior to storage does not affect the final exosome yield or the purity, 2) ExoQuick precipitation is better suited for MDE isolation than ultracentrifugation for bovine and human milk, and 3) TRIzol LS produced the highest RNA yield in bovine milk, whereas TRIzol LS, TRIzol+RNA Clean and Concentrator, and TRIzol LS+RNA Clean and Concentrator methods can be used for human milk.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».