Lysis of Extracellular Vesicles and Multiplexed Protein Detection via a Reverse Phase Immunoassay Using a Gold-Nanoparticle-Embedded Membrane Platform
Notice bibliographique
Résumé
Extracellular vesicles (EVs) are cell-derived membrane-bound particles with molecular cargo reflective of their cell of origin. Analysis of disease-related EVs and associated cargo from biofluids is a promising tool for disease management. To facilitate the analysis of intravesicular molecules, EV lysis is needed. Moreover, highly sensitive and multiplexed detection methods are required to achieve early diagnostics. While cell lysis approaches have been well studied, the analysis of EV lysis methods and their effects on downstream molecular detection is lacking. In this work, we analyzed chemical, thermal, and mechanical EV lysis methods and determined their efficiency based on EV particle concentration and immunoassay activity. We, for the first time, discovered that vortex was an efficient EV lysis method and used it for detection of surface and intravesicular markers in a highly sensitive multiplexed reverse phase immunoassay on a gold-nanoparticle-embedded membrane. In phosphate-buffered saline, detection limits up to 3 orders of magnitude lower than enzyme-linked immunosorbent assay were achieved. In spiked human plasma, detection limits as low as 7.27 × 10 4 EVs/mL were achieved, making it suitable for early diagnostics. These results demonstrated an effective pipeline for lysing and molecular analysis of EVs from complex biofluids, paving the way for their broad applications in biomedicine.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».