MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3158910500 · doi:10.3390/pathogens10050526

Velocity Gradient Separation Reveals a New Extracellular Vesicle Population Enriched in miR-155 and Mitochondrial DNA

2021· article· en· W3158910500 sur OpenAlexaff
Myriam Vaillancourt, Audrey Hubert, Caroline Subra, Julien Boucher, Wilfried Wenceslas Bazié, Julien Vitry, Sofiane Berrazouane, Jean‐Pierre Routy, Sylvie Trottier, Cécile Tremblay, Mohammad‐Ali Jenabian, Abderrahim Benmoussa, Patrick Provost, Philippe A. Tessier, Caroline Gilbert

Notice bibliographique

RevuePathogens · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueExtracellular vesicles in disease
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineUniversité du Québec à MontréalUniversité LavalUniversité de MontréalMcGill University Health CentreCentre Hospitalier de l’Université de MontréalWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrovesiclesPopulationWestern blotBiologyDensity gradientDifferential centrifugationExtracellularCell biologyMolecular biologyChemistryVirologymicroRNABiochemistryGeneMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Extracellular vesicles (EVs) and their contents (proteins, lipids, messenger RNA, microRNA, and DNA) are viewed as intercellular signals, cell-transforming agents, and shelters for viruses that allow both diagnostic and therapeutic interventions. EVs circulating in the blood of individuals infected with human immunodeficiency virus (HIV-1) may provide insights into pathogenesis, inflammation, and disease progression. However, distinguishing plasma membrane EVs from exosomes, exomeres, apoptotic bodies, virions, and contaminating proteins remains challenging. We aimed at comparing sucrose and iodixanol density and velocity gradients along with commercial kits as a means of separating EVs from HIV particles and contaminating protein like calprotectin; and thereby evaluating the suitability of current plasma EVs analysis techniques for identifying new biomarkers of HIV-1 immune activation. Multiple analysis have been performed on HIV-1 infected cell lines, plasma from HIV-1 patients, or plasma from HIV-negative individuals spiked with HIV-1. Commercial kits, the differential centrifugation and density or velocity gradients to precipitate and separate HIV, EVs, and proteins such as calprotectin, have been used. EVs, virions, and contaminating proteins were characterized using Western blot, ELISA, RT-PCR, hydrodynamic size measurement, and enzymatic assay. Conversely to iodixanol density or velocity gradient, protein and virions co-sedimented in the same fractions of the sucrose density gradient than AChE-positive EVs. Iodixanol velocity gradient provided the optimal separation of EVs from viruses and free proteins in culture supernatants and plasma samples from a person living with HIV (PLWH) or a control and revealed a new population of large EVs enriched in microRNA miR-155 and mitochondrial DNA. Although EVs and their contents provide helpful information about several key events in HIV-1 pathogenesis, their purification and extensive characterization by velocity gradient must be investigated thoroughly before further use as biomarkers. By revealing a new population of EVs enriched in miR-155 and mitochondrial DNA, this study paves a way to increase our understanding of HIV-1 pathogenesis.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,251 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePathogensMême sujetExtracellular vesicles in diseaseTravaux en français237 207