Efficient enzyme-free method to assess the development and maturation of the innate and adaptive immune systems in the mouse colon
Notice bibliographique
Résumé
Researchers who aim to globally analyze the gastrointestinal immune system via flow cytometry have many protocol options to choose from, with specifics generally tied to gut wall layers of interest. To get a clearer idea of the approach we should use on full-thickness colon samples from mice, we first undertook a systematic comparison of three tissue dissociation techniques: two based on enzymatic cocktails and the other one based on manual crushing. Using flow cytometry panels of general markers of lymphoid and myeloid cells, we found that the presence of cell-surface markers and relative cell population frequencies were more stable with the mechanical method. Both enzymatic approaches were associated with a marked decrease of several cell-surface markers. Using mechanical dissociation, we then developed two minimally overlapping panels, consisting of a total of 26 antibodies, for serial profiling of lymphoid and myeloid lineages from the mouse colon in greater detail. Here, we highlight how we accurately delineate these populations by manual gating, as well as the reproducibility of our panels on mouse spleen and whole blood. As a proof-of-principle of the usefulness of our general approach, we also report segment- and life stage-specific patterns of immune cell profiles in the colon. Overall, our data indicate that mechanical dissociation is more suitable and efficient than enzymatic methods for recovering immune cells from all colon layers at once. Additionally, our panels will provide researchers with a relatively simple tool for detailed immune cell profiling in the murine gastrointestinal tract, regardless of life stage or experimental conditions.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».