Methods for Eluting Intact Extracellular Vesicles From Aptamer‐Based Affinity Chromatography: A Critical Evaluation Based on Downstream Applications
Notice bibliographique
Résumé
Extracellular vesicles (EVs) are nanosized vesicles released by cells, containing molecular cargo such as proteins and nucleic acids. EVs offer promising avenues for the detection of biomarkers of disease and are excellent candidates for drug delivery and therapeutics. Although EVs can be obtained from biological fluids, it is challenging to obtain intact EVs from complex fluids and there is no universally accepted standard method of isolating EVs. When affinity chromatography-based isolation is used to isolate EVs from complex biofluids, there exist multiple ways to elute intact EVs from capture. This review aims to identify effective EV elution methods for preserving EV integrity and bioactivity after capture on aptamer-functionalized substrates, addressing the requirements of various downstream applications. We hypothesize that when used for elution, different materials and techniques influence the characteristics of EVs, such as their molecular content and bioactivity. The elution reagent and technique must be selected for the intended application for isolated EVs. However, currently, there is no agreement on the optimal elution method for EVs. This literature review aims to evaluate the different methods used to elute intact EVs from capture with regards to the downstream applications of isolated EVs. Based on the results of our analysis of recent literatures, the two elution reagents that are optimal for general purposes of the eluted intact EVs are deoxyribonuclease I and complementary oligonucleotides, as they both preserve EV characteristics that are required for molecular analysis and bioactivity, such as maintained morphology and protein profiles.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».