A fast and robust protocol for immunomagnetic isolation of human CD45+ leukocytes from samples with variable start frequencies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The study of immune cell function in non-lymphoid tissue and tumors has emerged as an exciting research area, with the promise to provide novel strategies for the treatment of immune disorders, infectious diseases and cancer. A major challenge in the field is the isolation of leukocytes from tissues due to the complexity of starting samples that can be highly variable in frequency and subset composition. We describe a new 28 minute protocol optimized for the isolation of particle-free human CD45+ leukocytes from varied sample sources. Using the EasySep™ Release Human CD45 Positive Selection Kit, leukocytes are labeled with antibody complexes linked to magnetic particles and separated using an EasySep™ magnet. The isolated cells are then released from particles by resuspension in EasySep™ Release Buffer and a final magnetic separation step. Performance was assessed using human leukocytes spiked into a single cell suspension of mouse thymocytes across a range of frequencies to simulate the variable leukocyte content in tissue and tumor samples. Human CD45+ purities were 95.4 ± 4.3% from start ranges of 0.5–2.0% (n=15) and 99.1 ± 0.7% from start frequencies of ≥10% (n=18). The isolated cells are compatible with further downstream isolation and are functional, as demonstrated by T cell proliferation and IFN-gamma production assays. We have also assessed our CD45+ isolation kit from tissues of humanized NSG mice, expanding the application of our protocol to highly relevant disease and cancer models. The EasySep™ Release Human CD45 Positive Selection Kit provides a robust method for high purity isolation from diverse tissues and starting frequencies, generating particle-free cells ready for downstream evaluation.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,004 |
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 ».