Separation and isolation of CD9-positive extracellular vesicles from plasma using flow cytometry
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Extracellular vesicles (EVs) are nanosized (∼30-1000 nm) lipid-enclosed particles released by a variety of cell types. EVs are found in biological fluids and are considered a promising material for disease detection and monitoring. Given their nanosized properties, EVs are difficult to isolate and study. In complex biological samples, this difficulty is amplified by other small particles and contaminating proteins making the discovery and validation of EV-based biomarkers challenging. Developing new strategies to isolate EVs from complex biological samples is of significant interest. Here, we evaluate the utility of flow cytometry to isolate particles in the nanoscale size range. Flow cytometry calibration was performed and 100 nm nanoparticles and ∼124 nm virus were used to test sorting capabilities in the nanoscale size range. Next, using blood plasma, we assessed the capabilities of flow cytometry sorting for the isolation of CD9-positive EVs. Using flow cytometry, CD9-positive EVs could be sorted from pre-enriched EV fractions and directly from plasma without the need for any EV pre-enrichment isolation strategies. These results demonstrate that flow cytometry can be employed as a method to isolate subpopulations of EVs from biological samples.
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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 | 0,000 | 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