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Enregistrement W7056273272

Evaluating aptamers for their application in T cell magnetic nanoparticle-based isolation

2025· dissertation· en· W7056273272 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2025
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueParticle accelerators and beam dynamics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAptamerT cellIsolation (microbiology)DNAImmune system
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chimeric Antigen Receptor (CAR) T cell therapy is a relatively new anti-cancer therapeutic strategy, with several treatments already approved by the Food and Drug Administration (FDA).In this technology, a patient's T cells are removed and genetically engineered to express cell receptors commonly found on cancer cells and act as a "living drug" when readministered into the patient.Magnetic-based cell sorting strategies have become increasingly useful for isolating the necessary T cells from patients, relying on cell specific antibodies.The increased use of antibody-based isolation of cells is surprising given the current limitations including reduction of cell viability post-isolation thereby hindering the efficacy of downstream CAR T cell applications.Alternative affinity reagents such as stable nucleic acid aptamers instead of antibodies could address these limitations, improving the efficacy of CAR T cell treatment.In this thesis, I compared aptamers for different T cell receptors and conjugated them to magnetic nanoparticles for the application of developing a T-cell capture system.First, I functionalized both uncoated and silica-coated magnetic nanoparticles (MNPs) with streptavidin.Following surface property and binding characterizations, I selected silica coated beads as optimal for magnetic cell capture.Next, I identified reported aptamers that bind to important T cell receptors including CD3, CD4, and CD8.Using flow cytometric analysis, I performed a head-to-head comparison of their interaction properties including binding affinity and specificity.The study demonstrated that the aptamers were sensitive to buffer and temperature conditions: small changes impacted both tight binding and specificity.The aptamers

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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