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Enregistrement W4313381658 · doi:10.4049/jimmunol.200.supp.174.7

Depletion of Dead Cells from Primary Tissue in 6 Minutes

2018· article· en· W4313381658 sur OpenAlexaff
Neil Macdonald, Christine Barr, Karina McQuenn, Steven M. Woodside, Terry E. Thomas, Allen Eaves

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Immunology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiquePhagocytosis and Immune Regulation
Établissements canadiensBC Cancer AgencyStemcell Technologies
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhosphatidylserineViability assayApoptosisCollagenaseFlow cytometryAnnexinCellMolecular biologyAnnexin A5PiBiologyDispaseCell biologyChemistryPhospholipidBiochemistryMembraneEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Tissue specific research often requires mechanical and/or enzymatic digestion to isolate and study certain cell types. The digestion can be a harsh process resulting in a significant number of dead cells in the final cell suspension. Subsequent analysis by flow cytometry is difficult to interpret due to non-specific binding of antibodies to dead cells and dead cell auto fluorescence. Factors released by dead cells can also interfere with downstream assays, complicating the study of primary tissues. During apoptosis, the cell membrane loses its phospholipid asymmetry resulting in exposure of negatively charged phospholipids on the cell surface. Relocation of phosphatidylserine (PS) to the outer leaflet of the cell membrane is a well-established marker of apoptosis. By targeting exposed PS with Annexin V we have developed a rapid method (EasySep™) to immunomagnetically remove dead cells from primary tissue samples. Performance of this kit was examined on various mouse and human tissue types. Using this method, we were able to improve viability of a single cell suspension of mouse lungs digested with collagenase/hyaluronidase from an initial viability of 39.6 ± 12.3% AnxV−/PI− to 70.9 ± 11.8% AnxV−/PI. From 1×10^8 total start cells, 1.43 ± 0.68 ×10^7 live cells were recovered (n=10). From human polymorphonuclear leukocytes cultured overnight, viability was improved from 23.7 ± 9.8% AnxV−/PI− to 67.7 ± 12.1% AnxV−/PI− with recovery of 1.27 ± 0.52 ×10^7 live cells from 1×10^8 total start cells (n=7). This equates to removal of 88.9 ± 8.3% and 91.8 ± 5.3% dead cells respectively. Since live cells are untouched, subsequent isolation of desired cell types can be performed, resulting in a more viable population of cells for downstream applications.

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)0,002
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,007

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,220 · 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
Publié2018
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Résumé présentoui

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