Highly efficient engineering of human immune cells and hematopoietic stem and progenitor cells using microfluidic transfection 2651
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Description We developed a novel mechanoporation-based system that enables efficient intracellular cargo delivery with minimal cellular perturbations. Using this CellPore™ Transfection System, we optimized workflows to genetically engineer unactivated pan T cells, T cell subsets, NK cells, and hematopoietic stem and progenitor cells (HSPCs). We achieved high knockout efficiency of surface MHC-I (74%) or TCRαβ (94%) by delivering CRISPR/Cas9 ribonucleoproteins (RNP) to unactivated T cells using our workflow. T cells transfected by CellPore™ remained unactivated, while electroporation caused T cell activation and secretion of pro-inflammatory cytokines. Similarly, we optimized a workflow to deliver mRNA constructs and RNPs to freshly isolated NK cells. Transfection with RNPs resulted in significant knockout of TIGIT (85%) or NKp46 (87%) surface markers. Importantly, NK cells transfected with CellPore™ maintained their cytotoxic and expansion capacity. Using CellPore™ to deliver RNPs to CD34+ HSPCs, we achieved high knockout efficiencies of either MHC-I (92%) or CD45 (84%) with a shortened process timeline. The bulk HSPC and primitive hematopoietic stem cell populations were preserved, with minimal impact on their differentiation, expansion, and clonogenic potential. In summary, the CellPore™ Transfection System enables robust and efficient cargo delivery to mature immune cells and HSPCs without impacting cell function, in a simple workflow that can be easily integrated into research protocols. Funding Sources N/A Topic Categories Technological Innovations in Immunology (TECH)
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».