Isolation of extracellular vesicles from human plasma samples: The importance of controls
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Extracellular vesicles (EV) are enriched with proteins and RNA cargo, promoting cell-to-cell communication. Biofluid derived EV cargo is used for discovering disease specific markers for diagnosis and disease monitoring. RATIONAL: Blood is a complex fluid with an abundance of protiens and thus isolation of EVs is challenging. Therefore, methods for EV isolation, including commercial kits use thromboplastin D (TP-D) for pretreatment of plasma to increase EV purity and yield. This pretreatment can introduce contaminants. METHOD AND RESULTS: We performed a comparative study to evaluate the effect of EV isolation methods focusing on (a) pretreatment of plasma with additives, which include: rabbit TP (rTP) versus human recombinant thromboplastin (huTP), to increase purity and yield (b) an additional centrifugation step prior to freezing plasma and (c) comparison of frozen versus fresh plasma EV isolations. Pretreatment with rTP generated a dynamic range of proteins, however, most of these proteins were contaminants, introduced from the rTP (99.1% purity). As an alternative, huTP was used, which did not introduce any significant contaminants, however, this did not increase yield or purity. Additionally, an extra 10,000 g centrifugation did not improve either EV yield or purity. Finally, comparison of fresh or frozen plasma showed no significant difference, an important factor when sourcing plasma from biobanks. CONCLUSION: Appropriate controlsare required when adding any additives during EV isolation as even a small percentage of contaminants can have a major effect on results. Furthermore, biobanked plasma can be used with no major changes to processing.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle