Fast, easy and column-free procedure for the isolation of human memory B Cells (45.14)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Human memory B cells have the unique ability to rapidly proliferate and differentiate when re-exposed to the same antigen. They can be distinguished from naïve B cells by the presence of somatic hypermutations in their Ig-V region sequences. CD27 is widely used as a marker of memory B cells because its expression correlates with the presence of such mutations. Several CD27+ memory subsets collectively make up 20-60% of peripheral B cells. Using a two-step EasySep™ method, memory CD27+ B cells are isolated from fresh or previously frozen peripheral blood nucleated cells. First, non-B cells are targeted for depletion with dextran-coated magnetic particles using a cocktail of tetrameric antibody complexes (TAC). Labeled cells are separated in an EasySep™ magnet without the use of columns and pre-enriched, unlabeled B cells are collected. Next, CD27+ B cells are selected from the pre-enriched fraction using TAC recognizing CD27 and dextran-coated magnetic particles. Labeled cells are separated and remain in the tube in the magnet while unwanted cells are poured off. The unwanted cell fraction may be used to obtain naïve B cells. The selection steps can be fully automated using RoboSep™. Starting with a frequency of 4.1 ± 1.2% CD19+CD27+ B cells, purities of 93.0 ± 3.4% (n=14) can be obtained. Isolation of memory B cells from human samples is increasingly important for the investigation of B cell signaling pathways and regulation mechanisms central to a robust immune response.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,020 |
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 ».