Isolation of mouse CD45 positive leukocytes from tissues
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Immune cell function is often tissue-specific, therefore isolating cells from their tissue microenvironment is necessary to better understand their role in health and disease. This can be challenging in the presence of non-immune, tissue-derived cells and cellular debris from tissue dissociation. These factors reduce the leukocyte start frequency, which can prolong the isolation process and limit the identification of small but critical leukocyte subsets. To overcome these obstacles, we developed a simple and rapid selection method to enrich for CD45+ leukocytes from mouse tissues. Starting with a single cell suspension, cells are labelled with an antibody complex that links CD45+ cells to magnetic particles and following magnetic separation, the isolated CD45+ cells are ready for use. Using healthy mouse lung tissue as an example, CD45+ leukocytes were enriched from 63.5 ± 9.4% to 97.1 ± 1.2% purity, and the recovery of viable CD45+ cells was 37.7 ± 14.5% (mean ± SD, n=37). Preliminary testing on tumors from a mouse 4T1 breast tumor model resulted in efficient enrichment of tumor-infiltrating leukocytes. Importantly, the composition of immune subsets from both healthy lung tissues and tumor samples was maintained following CD45 selection. To demonstrate functionality, T cells within the CD45 selected population from spleen were able to upregulate CD25 and CD69, and proliferate upon stimulation. In as little as 20 minutes, the EasySep™ Mouse CD45 Isolation Kit allows researchers to easily enrich for functional leukocytes from tissue samples. Examining immune cells directly from healthy and tumor tissues will enhance our understanding of how these cells function and aid in developing new approaches to combat disease progression.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».