Measuring particle concentration of multimodal synthetic reference materials and extracellular vesicles with orthogonal techniques: Who is up to the challenge?
Notice bibliographique
Résumé
The measurement of physicochemical properties of polydisperse complex biological samples, for example, extracellular vesicles, is critical to assess their quality, for example, resulting from their production and isolation methods. The community is gradually becoming aware of the need to combine multiple orthogonal techniques to perform a robust characterization of complex biological samples. Three pillars of critical quality attribute characterization of EVs are sizing, concentration measurement and phenotyping. The repeatable measurement of vesicle concentration is one of the key-challenges that requires further efforts, in order to obtain comparable results by using different techniques and assure reproducibility. In this study, the performance of measuring the concentration of particles in the size range of 50-300 nm with complementary techniques is thoroughly investigated in a step-by step approach of incremental complexity. The six applied techniques include multi-angle dynamic light scattering (MADLS), asymmetric flow field flow fractionation coupled with multi-angle light scattering (AF4-MALS), centrifugal liquid sedimentation (CLS), nanoparticle tracking analysis (NTA), tunable resistive pulse sensing (TRPS), and high-sensitivity nano flow cytometry (nFCM). To achieve comparability, monomodal samples and complex polystyrene mixtures were used as particles of metrological interest, in order to check the suitability of each technique in the size and concentration range of interest, and to develop reliable post-processing data protocols for the analysis. Subsequent complexity was introduced by testing liposomes as validation of the developed approaches with a known sample of physicochemical properties closer to EVs. Finally, the vesicles in EV containing plasma samples were analysed with all the tested techniques. The results presented here aim to shed some light into the requirements for the complex characterization of biological samples, as this is a critical need for quality assurance by the EV and regulatory community. Such efforts go with the view to contribute to both, set-up reproducible and reliable characterization protocols, and comply with the Minimal Information for Studies of Extracellular Vesicles (MISEV) requirements.
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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 | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».