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 [Springer Nature]
卷期号:20 (3): 332-343 被引量:1550
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
刚刚
淡然白山完成签到,获得积分10
刚刚
fev123发布了新的文献求助10
刚刚
勤劳元瑶完成签到,获得积分10
刚刚
热心市民小红花应助kdttt采纳,获得10
1秒前
1秒前
俭朴钧完成签到,获得积分10
1秒前
li发布了新的文献求助10
3秒前
隐形曼青应助chilin采纳,获得10
3秒前
Xiaoxiannv完成签到,获得积分10
3秒前
云淡风轻完成签到,获得积分10
3秒前
合适惊蛰发布了新的文献求助10
3秒前
4秒前
4秒前
今后应助欢喜采纳,获得10
5秒前
MyAI应助暴躁的酸奶采纳,获得10
5秒前
科研通AI2S应助暴躁的酸奶采纳,获得10
5秒前
5秒前
甜蜜花发布了新的文献求助10
6秒前
苗条一兰发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
7秒前
7秒前
7秒前
典雅易蓉完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
微笑高山发布了新的文献求助10
9秒前
5High_0发布了新的文献求助10
9秒前
10秒前
abc发布了新的文献求助10
10秒前
10秒前
10秒前
zch发布了新的文献求助10
10秒前
华志宗衫完成签到,获得积分10
10秒前
11秒前
你好耀眼发布了新的文献求助10
11秒前
我是猫发布了新的文献求助10
12秒前
12秒前
JJ完成签到 ,获得积分10
12秒前
任小萱发布了新的文献求助10
12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
Modern Epidemiology, Fourth Edition 5000
Kinesiophobia : a new view of chronic pain behavior 5000
Molecular Biology of Cancer: Mechanisms, Targets, and Therapeutics 3000
Digital Twins of Advanced Materials Processing 2000
Propeller Design 2000
Weaponeering, Fourth Edition – Two Volume SET 2000
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 纳米技术 化学工程 生物化学 物理 计算机科学 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 冶金 细胞生物学 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6016102
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7597347
关于积分的说明 16151341
捐赠科研通 5163956
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2764569
邀请新用户注册赠送积分活动 1745368
关于科研通互助平台的介绍 1634919