Immunomagnetic enrichment of human ILC2 cells from peripheral blood leukopak
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Group 2 innate lymphoid cells (ILC2s) are essential for airway tissue repair, protection against helminth infection, metabolic homeostasis, and the development of allergic airway diseases. They are widely distributed throughout the human body in lung, intestine, palatine tonsils, skin and peripheral blood, but are extremely rare within a given tissue. In healthy individuals, ILC2s comprise 0.01–0.04% of leukocytes in the peripheral blood. Currently, flow cytometric cell (FACS) sorting is the only method to purify ILC2s, which is time-consuming due to their low frequency. We have adapted EasySep™ to pre-enrich ILC2s from peripheral blood leukopaks, and thereby shorten subsequent FACS analysis and sorting times. Non-ILC2 cells in an unprocessed leukopak were immunomagnetically labeled using a cocktail of antibody complexes and magnetic particles. The sample was then placed in a magnet for 10 minutes, the labeled cells were retained, and the unlabeled cells, containing the ILC2 population, were recovered. ILC2s were enriched from 5 x108unprocessed cells in 30 minutes. Enriched cells were counted and evaluated by FACS. ILC2s, defined as lineage negative (CD1a− CD3− CD11c− CD14− CD19− CD34− CD123− TCRαβ− TCRγδ− BDCA2− FcɛR1−), CRTH2+ CD161+CD127+, were enriched 268±167 fold, with 74± 34% recovery (means ± SD, n=7). EasySep™ pre-enrichment of ILC2s reduced subsequent FACS analysis and sorting time compared to non-enriched samples. Importantly, ILC2s enriched with EasySep™ were functional, as shown by production of the type 2 cytokine IL-13 upon stimulation with IL-33 and IL-2. Overall, EasySep™ is a simple and rapid method to pre-enrich ILC2s from leukopak for subsequent FACS analysis or sorting and functional analyses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».