The Isolation and Characterization of Low- and Normal- Density Neutrophils from Whole Blood
Notice bibliographique
Résumé
Emerging research shows that the circulating neutrophil population in humans consists of diverse subtypes and should not be studied as a single population, as has been done historically. In particular, low-density and normal-density neutrophils (LDNs, NDNs) have been shown to have functionally and metabolically distinct profiles, a factor that must be considered when publishing neutrophil research. Here, we present a modified method for the untouched isolation and separation of LDNs and NDNs from whole blood. The density gradient medium (1.135 g/mL) is combined at 9:10 with 10x PBS. Specific density gradients of 55%, 70%, and 81% are subsequently made by combining the 100% density gradient medium with 1x phosphate-buffered saline (PBS). Neutrophils isolated from 12 mL of peripheral whole blood obtained from consented donors using a negative selection-based magnetic isolation kit are resuspended in the 55% fraction. A volume of 3 mL of the 81% and 70% fractions is layered into a 15 mL tube, followed by the 55% fraction containing total neutrophils. The density gradients are then centrifuged at 720 x g for 30 min. Two distinct bands are obtained at the 55%/70% interface (LDNs) and 70%/81% interface (NDNs). The cells are carefully pipetted into separate tubes and washed using PBS. The purity of the isolated fractions is determined using flow cytometry. Both LDNs and NDNs were defined as CD14lo CD15+ SSChi by flow cytometry. Isolation purity was calculated at ≥93% of viable cells for both types. This method provides a reliable and efficient approach for separating LDN and NDNs from peripheral blood, ensuring high purity and viability of the isolated cells. Enhancing the precision of neutrophil isolation facilitates more accurate downstream analyses of these distinct neutrophil subpopulations. These are critical for advancing our understanding of neutrophil heterogeneity and its implications in various physiological and pathological contexts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».