Streamlined mouse tumor processing with STEMprep™: Automated, Efficient, and Reliable 3260
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Description The tumor microenvironment is highly heterogeneous, composed of diverse cell types with distinct phenotypes and characteristics. Gaining insights into these differences is essential for advancing cancer immunotherapy and research. Reliable results demand high-quality samples and standardized processing, however, generating single-cell suspensions from solid tumors is challenging due to variations in tumor type, size, texture, and developmental stage. Balancing enzymatic and mechanical dissociation is critical to preserve cell viability and yield. We developed the STEMprep™ Mouse Tumor Dissociation Kit for use with the STEMprep™ Automated Tissue Dissociation System, featuring a user-friendly instrument and specially designed sample tubes. This system includes an optimized enzyme formulation and a single protocol that works across diverse tumor types. Our findings demonstrate consistently high cell viability and yield (cells/mg tissue) across tumors: soft B16 melanoma (91.2 ± 3.3% and 1.5E4 ± 7.4E3 [n = 15]), medium-firm CT26 colon carcinoma (82.9 ± 6.1% and 2.6E4 ± 1.3E4 [n = 9]), and firm 4T1 mammary carcinoma (88.5 ± 4.0% and 2.7E4 ± 1.7E4 [n = 4]). This method maintains cell integrity and epitope availability for downstream analysis. Furthermore, STEMprep™-processed samples are compatible with EasySep™ magnetic cell isolation technology, and are functional in T cell suppression assays, enhancing tumor research workflows with efficiency, consistency, and reliability. Topic Categories Tumor Immunology: Cellular Responses and Tumor Microevironment (TIME)
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,004 |
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 ».