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Enregistrement W4320061495 · doi:10.4049/jimmunol.206.supp.55.11

Easy isolation of F4/80 positive macrophages from mouse tissues

2021· article· en· W4320061495 sur OpenAlexaff
Frann Antignano, Grace F. T. Poon, Alice Liang, Allen Eaves, Sharon A. Louis, Andy I. Kokaji

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Immunology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune cells in cancer
Établissements canadiensStemcell Technologies
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMacrophagePeritoneal cavityImmunologyAntibodyPositive selectionPhenotypeBiologySpleenSecretionCell biologyPathologyIn vitroMedicineBiochemistryAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Macrophages are important and also have critical roles in the development and homeostasis of tissues and organs. Our understanding of macrophages is constantly evolving and expanding, as they are actively studied in many areas of research, including infectious diseases, wound healing, and tumor immunology. Adding to the complexity of macrophage research, subsets of macrophages can be identified throughout the body with diverse phenotypes and functions. Furthermore, macrophage frequency can be highly variable across different tissues, presenting a challenge to obtain highly pure macrophages. To address these challenges, we have developed a simple method to isolate macrophages by targeting F4/80, a well-established murine macrophage marker. Starting with a single-cell suspension from mouse peritoneal cavity, lung, or spleen, F4/80-positive cells were labeled with an antibody complex that links F4/80-positive cells to magnetic particles, then separated using an EasySep™ magnet. Using this method, F4/80-positive cells were enriched from 37.3 ± 9.3% to 94.4 ± 2.9% (mean ± SD; n = 12) from peritoneal lavage fluids, 26.5 ± 2.7% to 94.3 ± 2.8 % (n = 9) from lungs, and 8.0 ± 2.4% to 88.8 ± 3.4% (n = 18) from spleens. Protocols have been optimized to accommodate a range of sample sizes from the various tissue sources. EasySep™-isolated F4/80-positive macrophages are functional, as demonstrated by their ability to uptake FITC-dextran and secrete inflammatory mediators upon activation. Overall, the EasySep™ Mouse F4/80 Positive Selection Kit enables simple and easy isolation of F4/80-positive macrophages in under 25 minutes, streamlining the experimental workflows for researchers studying macrophage biology.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,003

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,232 · 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
Publié2021
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