The polysaccharide chitosan facilitates the isolation of small extracellular vesicles from multiple biofluids
Notice bibliographique
Résumé
Several studies have demonstrated the potential uses of extracellular vesicles (EVs) for liquid biopsy-based diagnostic tests and therapeutic applications; however, clinical use of EVs presents a challenge as many currently-available EV isolation methods have limitations related to efficiency, purity, and complexity of the methods. Moreover, many EV isolation methods do not perform efficiently in all biofluids due to their differential physicochemical properties. Thus, there continues to be a need for novel EV isolation methods that are simple, robust, non-toxic, and/or clinically-amenable. Here we demonstrate a rapid and efficient method for small extracellular vesicle (sEV) isolation that uses chitosan, a linear cationic polyelectrolyte polysaccharide that exhibits biocompatibility, non-immunogenicity, biodegradability, and low toxicity. Chitosan-precipitated material was characterized using Western blotting, nanoparticle tracking analysis (NTA), transmission electron microscopy (TEM), and relevant proteomic-based gene ontology analyses. We find that chitosan facilitates the isolation of sEVs from multiple biofluids, including cell culture-conditioned media, human urine, plasma and saliva. Overall, our data support the potential for chitosan to isolate a population of sEVs from a variety of biofluids and may have the potential to be a clinically amenable sEV isolation method.
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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 | 0,000 | 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 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 ».