Comparative Analysis of Plasma Extracellular Vesicle Isolation Methods for Purity Assessment and Biomarker Discovery
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Extracellular vesicles (EVs) are an important source of blood biomarkers and are emerging as next-generation therapeutics. Demonstrating the purity of isolated EVs is essential for applications ranging from proteomics-based biomarker discovery to biomanufacturing. In this study, we systematically evaluated multiple EV isolation methods for plasma and developed a scoring method to identify the approach best suited for proteomics. METHODS: Commonly used enrichment techniques, including size-exclusion chromatography (SEC) and precipitation-based methods, were compared against the starting plasma in terms of particle yield and size, proteomic overlap, depletion of abundant plasma proteins, and enrichment of EV markers and unique proteins. To enable rigorous purity assessment, we established a targeted parallel reaction monitoring (PRM) mass spectrometry assay that quantified key EV markers and contaminant proteins across preparations. RESULTS: Among the methods tested, SEC showed the greatest enrichment of EV markers and unique proteins, with the lowest level of contaminants, resulting in the highest overall purity scores. SEC also allowed for the detection of EV-free proteins. Other methods, by contrast, performed sub-optimally and were less reliable for proteomics-driven biomarker discovery. CONCLUSIONS: SEC provides the most EV-enriched plasma isolates for proteomics information, with minimal contamination from plasma proteins. The PRM-based purity scoring offers an objective means of benchmarking EV preparations and may help standardize EV isolation quality for both biomarker discovery and therapeutic manufacturing.
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Prédiction distillée sur la base complète
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 découle