Identification of distinct nanoparticles and subsets of extracellular vesicles by asymmetric flow field-flow fractionation

外体 微泡 细胞生物学 小泡 化学 人口 胞外囊泡 生物 生物化学 基因 小RNA 社会学 人口学
作者
Haiying Zhang,Daniela Freitas,Han Sang Kim,Kristina Ivana Fabijanic,Zhong Li,Haiyan Chen,Milica Tešić Mark,Henrik Molina,Alberto Benito‐Martín,Linda Bojmar,Justin Fang,Sham Rampersaud,Ayuko Hoshino,Irina Matei,Candia M. Kenific,Miho Nakajima,Anders P. Mutvei,Pasquale Sansone,Weston Buehring,Huajuan Wang
出处
期刊:Nature Cell Biology [Nature Portfolio]
卷期号:20 (3): 332-343 被引量:1586
标识
DOI:10.1038/s41556-018-0040-4
摘要

The heterogeneity of exosomal populations has hindered our understanding of their biogenesis, molecular composition, biodistribution and functions. By employing asymmetric flow field-flow fractionation (AF4), we identified two exosome subpopulations (large exosome vesicles, Exo-L, 90–120 nm; small exosome vesicles, Exo-S, 60–80 nm) and discovered an abundant population of non-membranous nanoparticles termed ‘exomeres’ (~35 nm). Exomere proteomic profiling revealed an enrichment in metabolic enzymes and hypoxia, microtubule and coagulation proteins as well as specific pathways, such as glycolysis and mTOR signalling. Exo-S and Exo-L contained proteins involved in endosomal function and secretion pathways, and mitotic spindle and IL-2/STAT5 signalling pathways, respectively. Exo-S, Exo-L and exomeres each had unique N-glycosylation, protein, lipid, DNA and RNA profiles and biophysical properties. These three nanoparticle subsets demonstrated diverse organ biodistribution patterns, suggesting distinct biological functions. This study demonstrates that AF4 can serve as an improved analytical tool for isolating extracellular vesicles and addressing the complexities of heterogeneous nanoparticle subpopulations. Lyden and colleagues use asymmetric flow field-flow fractionation to classify nanoparticles derived from cell lines and human samples, including previously uncharacterized large, Exo-L and small, Exo-S, exosome subsets.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
大雪完成签到 ,获得积分10
1秒前
Lamber完成签到,获得积分10
1秒前
善良的樱完成签到 ,获得积分10
2秒前
崔雨禾完成签到 ,获得积分10
2秒前
纯洁的彦祖完成签到,获得积分10
2秒前
wu完成签到 ,获得积分10
3秒前
赘婿应助LILIYI采纳,获得10
3秒前
LingMg完成签到 ,获得积分10
4秒前
Mike完成签到,获得积分10
4秒前
遇见完成签到 ,获得积分10
4秒前
毛毛完成签到 ,获得积分10
6秒前
Yanping完成签到,获得积分10
7秒前
miracloon完成签到,获得积分10
8秒前
wulala完成签到 ,获得积分10
9秒前
风中的向卉完成签到 ,获得积分10
10秒前
麦子完成签到 ,获得积分10
10秒前
muzian完成签到 ,获得积分10
11秒前
无限萃完成签到,获得积分10
12秒前
爱我不上火完成签到 ,获得积分10
13秒前
15秒前
17秒前
成功的强完成签到,获得积分10
19秒前
Criminology34应助Oven采纳,获得10
19秒前
LILIYI发布了新的文献求助10
20秒前
xiaowang发布了新的文献求助10
23秒前
一切顺利完成签到 ,获得积分10
23秒前
xcuwlj完成签到 ,获得积分10
25秒前
xiaowang完成签到,获得积分10
29秒前
LILIYI完成签到,获得积分10
30秒前
小莫完成签到 ,获得积分10
30秒前
缓慢白曼完成签到 ,获得积分10
31秒前
xue完成签到 ,获得积分10
32秒前
嘟嘟豆806完成签到 ,获得积分0
32秒前
zqy完成签到 ,获得积分10
34秒前
踏实采波完成签到,获得积分10
34秒前
Criminology34应助Oven采纳,获得10
37秒前
浚稚完成签到 ,获得积分10
38秒前
夜话风陵杜完成签到 ,获得积分0
43秒前
上官枫完成签到 ,获得积分10
44秒前
任慧娟完成签到 ,获得积分10
44秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Cronologia da história de Macau 5000
Merrill's Atlas of Radiographic Positioning and Procedures - 3-Volume Set, 16th Edition 2000
晚清天文学译著《谈天》版本考 720
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition 510
Calibre SVRF (Standard Verification Rule Format) Manual 2021 500
Interactions of Vowel Quality and Prosody in East Slavic 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7086780
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8744548
关于积分的说明 18495141
捐赠科研通 6633592
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3134327
关于科研通互助平台的介绍 2239283
邀请新用户注册赠送积分活动 2109078