Isolation of human CD45+ leukocytes from tissues and human tumor xenografts in humanized mice
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The study of immune cell function in non-lymphoid tissue and tumors promises to elucidate novel strategies to treat immune disorders, infectious diseases, and cancer. To address the challenge of isolating leukocytes from complex and variable tissues and tumors, we have developed a new protocol to isolate particle-free, human CD45+ leukocytes. 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 magnetic particles are then removed from the desired cells by resuspension in EasySep™ Release Buffer and a final magnetic separation. To assess performance, NRG-3GS mice were first engrafted with human CD34+ cells followed by xenotransplant with human breast (MDA-MB-231) or ovarian (SKOV3) cancer cell lines. In humanized mouse lungs, bone marrow and spleen, the starting and isolated human CD45+ frequency ranges were 6.0 – 57.2% and 90.9 – 99.4%, respectively (n = 3). Starting with human tumor xenografts, tumor infiltrating leukocytes were enriched from a starting range of 0.4 – 18.0% to 76.6 – 92.7% (n = 4). The final immune cell frequencies are representative of the starting population, and further separation of immune subsets can be achieved with additional downstream isolation. Humanized mouse models of clinical disease are instrumental in furthering our understanding of complex mechanisms of disease progression and resolution. This new kit for the isolation of human immune cells from tissues and tumors will facilitate further examination of the roles of immunity in disease and the evaluation of immune-based treatment strategies.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».