PiP‐Plex: A Particle‐in‐Particle System for Multiplexed Quantification of Proteins Secreted by Single Cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cell signaling is modulated by the secretion of various proteins, which can be used to infer a cell's phenotype. However, these proteins cannot be readily detected in multiplex by commonly used methods at the single‐cell level. Here we present PiP‐plex a particles‐in‐particle (PiPs) system for multiplex protein secretion analysis by confocal microscopy. PiP‐plex‐comprises (i) fluorescence intensity barcoded microparticles (BMPs) co‐entrapped with (ii) a single cell inside an alginate hydrogel particle. We found that PiPs maintained >90% cellular viability and allowed live cells retrieval. A seven‐plex fluorescent barcoding and concomitant sandwich immunoassay in PiPs was developed with limits of detection ranging from 0.8 pg mL −1 to 2 ng mL −1 depending on the protein. PiP‐plex assays were benchmarked with bulk immunoassays and found to rival or outperform them. Proteins secreted by single THP‐1 cells upon exposure to lipopolysaccharide were measured by PiP‐plex and varying cell responses detected, including a significant increase in MIP‐1α, TNF‐α, and IL‐17A; MIP‐1α and IL‐17A were the most frequently secreted cytokines, while other cytokines were typically co‐secreted. Using PiP‐plex, we analyzed ≈750 THP‐1 cells, showcasing its potential for characterizing cells and cell‐based therapeutics for e.g. cancer immunotherapies.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».