MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4313350031 · doi:10.4049/jimmunol.186.supp.100.43

A simple and fast method for the isolation of untouched mouse panDCs from spleen (100.43)

2011· article· en· W4313350031 sur OpenAlexaff
Nooshin Tabatabaei-Zavareh, Wendy Luong, Terry E. Thomas, Maureen Fairhurst

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Immunology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmunotherapy and Immune Responses
Établissements canadiensStemcell Technologies
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCell sortingCD11cFlow cytometryCD8SpleenBiologyAntibodyAntigenT cellMolecular biologyCell biologyBiotinylationImmunomagnetic separationImmunologyImmune systemChemistryPhenotypeBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Dendritic cells (DCs) control immune responses through their robust antigen presenting activity. Steady-state mouse spleen contains three major DC subsets with distinct functional and phenotypic properties including CD8+ and CD8− conventional DCs (cDCs), and plasmocytoid DCs (pDCs). These subsets are present at a very low frequency (< 4%). Typically, elaborate purification protocols such as FACS-based cell sorting or expansion in culture are needed to obtain enough DCs for subsequent studies. Here, we describe a negative selection method to isolate all DC subsets (panDC) from mouse spleen. This method uses immunomagnetic, column-free cell separation technology (EasySepTM). Briefly, non-DCs are labeled for depletion with biotinylated antibodies and cross-linked to magnetic particles using bispecific antibody complexes. The unwanted cells are then removed using an EasySepTM magnet. The selection steps can be fully automated using RoboSepTM . The panDCs are assessed by flow cytometry and defined as Lin−CD11c+ (cDCs) or Lin−CD11cloPDCA-1+ (pDCs). PanDC purities of 80 ± 7% (n=8) are achieved. The rare pDCs are enriched 36-fold with purity of 11.4 ± 1.4% as compared to 0.3 ± 0.1% in the start spleen. Both CD8+ and CD8− cDC subsets are represented in the cDC fraction. The freshly isolated DCs are not activated but upregulate maturation markers upon stimulation with LPS. This method enables fast, easy isolation of panDCs required for immune regulation studies.

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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,007

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,248 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of Immunology→Même sujetImmunotherapy and Immune Responses→Travaux en français237 207→