Fast and efficient isolation of human EGFR-positive cells using EasySep&[trade]
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Epidermal growth factor receptor (EGFR) is a cell surface receptor normally expressed on most epithelial cells and some hematopoietic cells. Mutation and overexpression of EGFR is a key driver of many human cancers, including lung, breast, as well as colorectal cancers. Circulating tumour cells (CTCs) can also express EGFR, where enrichment of EGFR+ CTCs can provide promising liquid biopsy and prognostic values. EGFR-positive cells can be difficult to isolate because they are present in many tissue types at a wide range of frequencies. We have developed a simple method to isolate human EGFR-positive cells to address this challenge. A549 human lung adenocarcinoma cells expressing EGFR were spiked into human PBMCs at defined frequencies as a model system. Starting with a single-cell suspension with 10% EGFR+ cells, the EGFR-expressing cells were labeled with an antibody complex that linked the EGFR-expressing cells to magnetic particles, then separated using an EasySep™ magnet. Using this method, EGFR+ cells were enriched from 9.9 ± 3.3% to 95.0 ± 2.8% (mean ± SD; n = 14). Protocols have been optimized for different sample sizes and different EGFR+ cell starting frequencies. EasySep™-isolated EGFR+ lung adenocarcinoma cells were viable and proliferative, with fold expansion and Ki67 expression comparable to untreated cells. EasySep™ Human EGFR Positive Selection Kit enables simple and easy isolation of EGFR-positive cells in 15 minutes, facilitating EGFR and cancer research.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,011 |
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 ».