Effect of sample preprocessing and extraction methods on the physical and molecular profiles of extracellular vesicles
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Extracellular vesicles (EVs) are nanometric lipid vesicles that shuttle cargo between cells. Their analysis could shed light on health and disease conditions, but EVs must first be preserved, extracted and often pre-concentrated. Here we firstly compare plasma preservation agents, and secondly, using both plasma and cell supernatant, four EV-extraction methods including (i) ultracen-trifugation (UC), (ii) size exclusion chromatography (SEC), (iii) centrifugal filtration (LoDF), and (iv) accousto-sorting (AcS). We benchmarked them by characterizing integrity, size-distribution, concentration, purity and the expression profiles for nine proteins of EVs, as well as overall throughput, time-to-result and cost. We found that the difference between EDTA and citrate anticoagulants vary with the extraction method. In our hands, ultracentrifugation produced a high yield of EVs with low contamination; SEC is low-cost, fast, and easy to implement, but the purity of EVs is lower; LoDF and AcS are both compatible with process automation, small volume requirement, and rapid processing times. When using plasma, the LoDF was susceptible to clogging and sample contamination, while the AcS featured high purity but a lower yield of extraction. Analysis of protein profiles suggest that extraction methods extract different sub-population of EVs. Our study highlights the strength and weakness of sample preprocessing methods, and the variability in concentration, purity, and EV expression profiles of the extracted EVs. Pre-analytical parameters such as collection or pre-processing protocols must be considered as part of the entire process in order to address EV diversity and their use as clinically actionable indicators.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».