Exploiting Microfluidics for Extracellular Vesicle Isolation and Characterization: Potential Use for Standardized Embryo Quality Assessment
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.
Notice bibliographique
Résumé
Recent decades have seen a growing interest in the study of extracellular vesicles (EVs), driven by their role in cellular communication, and potential as biomarkers of health and disease. Although it is known that embryos secrete EVs, studies on the importance of embryonic EVs are still very limited. This limitation is due mainly to small sample volumes, with low EV concentrations available for analysis, and to laborious, costly and time-consuming procedures for isolating and evaluating EVs. In this respect, microfluidics technologies represent a promising avenue for optimizing the isolation and characterization of embryonic EVs. Despite significant improvements in microfluidics for EV isolation and characterization, the use of EVs as markers of embryo quality has been held back by two key challenges: (1) the lack of specific biomarkers of embryo quality, and (2) the limited number of studies evaluating the content of embryonic EVs across embryos with varying developmental competence. Our core aim in this review is to identify the critical challenges of EV isolation and to provide seeds for future studies to implement the profiling of embryonic EVs as a diagnostic test for embryo selection. We first summarize the conventional methods for isolating EVs and contrast these with the most promising microfluidics methods. We then discuss current knowledge of embryonic EVs and their potential role as biomarkers of embryo quality. Finally, we identify key ways in which microfluidics technologies could allow researchers to overcome the challenges of embryonic EV isolation and be used as a fast, user-friendly tool for non-invasive embryo selection.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 découle