A Survey of Current Trends in Urinary Extracellular Vesicle Research
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Urine Task Force of the International Society of Extracellular Vesicles (ISEV) was created to advocate for best practices in this emerging area of research. Here we present the results of a survey, conducted using SurveyMonkey by the Urine Task Force, to better understand current research practices in the study of urinary extracellular vesicles (uEVs). Methods: Two separate, identical surveys were administered: one directed to Urine Task Force members (28 respondents at the time of reporting) and one directed to the ISEV community (42 respondents). Results: The mean time studying uEVs was 7.8 years for task force members and 5.4 years for community respondents. For task force members: 48.3% of respondents primarily focus on kidney, 44.8% prostate and 6.9% bladder. For the community focus was 29.4% kidney, 21.5% prostate, 19.6% bladder and 29.4% “other”. Both communities largely collect spot urines compared with timed collection (Task force: 78.6% spot vs 21.4% timed, Community: 75.8% spot vs 24.2% timed). Urine storage was a significant focus of the survey. For the Task Force: 92.9% of respondents studied samples stored >3 months, 57.1% samples stored <3 months, and 50% studied fresh samples. The community studied less often fresh samples. Both groups predominantly stored samples as “cell-free urine”: 85.7% for task force and 65.6% for community. All task force respondents study samples frozen at -80 °C with 10.7% of respondents also studying samples stored at 4 °C. By contrast, 93.8% -of community respondents stored samples at 80 °C, 9.4% at -20 °C and 6.3% at 4 °C. The task force ranked the following isolation methods in order of priority 1) centrifugation, 2) size exclusion chromatography, and 3) filtration. For the community survey this was similar. Both surveys prioritized the same downstream applications: 1) protein analysis, 2) RNA analysis, 3) functional assays. The urine task force identified “understanding of approaches to normalization” while the community identified “Impact of renal disease and comorbidities on EV analysis” as key knowledge gaps. Conclusions: In summary, the present survey identified key similarities and differences between current practices for the Urine Task Force and the urinary EV research community. Such information will be used to help guide future efforts to address key knowledge gaps.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,008 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».