Extracellular Vesicle Antibody Microarray for Multiplexed Inner and Outer Protein Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Proteins are found both outside and inside of extracellular vesicles (EVs) and govern the properties and functions of EVs, while also constituting a signature of the cell of origin and of biological function and disease. Outer proteins on EVs can be directly bound by antibodies to either enrich EVs, or probe the expression of a protein on EVs, including in a combinatorial manner. However, co-profiling of inner proteins remains challenging. Here, we present the high-throughput, multiplexed analysis of EV inner and outer proteins (EVPio). We describe the optimization of fixation and heat-induced protein epitope retrieval for EVs, along with oligo-barcoded antibodies and branched DNA signal amplification for sensitive, multiplexed, and high-throughput assays. We captured four subpopulations of EVs from colorectal cancer (CRC) cell lines HT29 and SW403 based on EpCAM, CD9, CD63, and CD81 expression, and quantified the co-expression of eight outer [integrins (ITGs) and tetraspanins] and four inner (heat shock, endosomal, and inner leaflet) proteins. The differences in co-expression patterns were consistent with the literature and known biological function. In conclusion, EVPio analysis can simultaneously detect multiple inner and outer proteins in EVs immobilized on a surface, opening the way to extensive combinatorial protein profiles for both discovery and clinical translation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».