A method for rapid isolation of highly purified human monocytes using fully automated negative cell selection (36.25)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The preparation of highly purified monocytes for experimentation has traditionally been difficult, requiring multiple steps and many hours of work. We report the successful development of a rapid negative selection method that enables the preparation of highly purified monocytes from human peripheral blood using EasySep® column-free immunomagnetic cell separation technology. A cocktail of monoclonal antibodies incorporated into tetrameric antibody complexes was used to crosslink unwanted cells in the sample to EasySep® magnetic particles. The tube containing the labelled cell suspension was then placed in an EasySep® magnet for 2.5 minutes. Unlabelled cells were recovered by pouring off the cell suspension while labelled unwanted cells were held to the walls of the tube by the magnetic field. The whole procedure was completed in 30 minutes and yielded CD14+CD16− monocyte fractions that were on average 90% pure with an average recovery above 60%. Stimulation of purified monocytes with GM-CSF, IL-4 and LPS led to efficient differentiation into dendritic cells (DC) as identified by the expression of the DC markers CD1a and CD83, and the loss of the monocyte marker CD14. Differentiated DC induced robust allogeneic CD4+ T cell proliferation, confirming that the isolated monocytes were fully competent to differentiate into functional DCs. This method was also fully automated using the RoboSep® cell separator.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,006 | 0,006 |
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 ».