Special considerations for studies of extracellular vesicles from parasitic helminths: A community‐led roadmap to increase rigour and reproducibility
Notice bibliographique
Résumé
Over the last decade, research interest in defining how extracellular vesicles (EVs) shape cross-species communication has grown rapidly. Parasitic helminths, worm species found in the phyla Nematoda and Platyhelminthes, are well-recognised manipulators of host immune function and physiology. Emerging evidence supports a role for helminth-derived EVs in these processes and highlights EVs as an important participant in cross-phylum communication. While the mammalian EV field is guided by a community-agreed framework for studying EVs derived from model organisms or cell systems [e.g., Minimal Information for Studies of Extracellular Vesicles (MISEV)], the helminth community requires a supplementary set of principles due to the additional challenges that accompany working with such divergent organisms. These challenges include, but are not limited to, generating sufficient quantities of EVs for descriptive or functional studies, defining pan-helminth EV markers, genetically modifying these organisms, and identifying rigorous methodologies for in vitro and in vivo studies. Here, we outline best practices for those investigating the biology of helminth-derived EVs to complement the MISEV guidelines. We summarise community-agreed standards for studying EVs derived from this broad set of non-model organisms, raise awareness of issues associated with helminth EVs and provide future perspectives for how progress in the field will be achieved.
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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 | 0,438 | 0,403 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,019 |
| Communication savante | 0,018 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,027 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,008 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».