Detection of the Senescence-Associated Secretory Phenotype (SASP)
Notice bibliographique
Résumé
Cellular senescence suppresses cancer by eliminating potentially oncogenic cells, participates in tissue repair, contributes to cancer therapy, and promotes organismal aging. Numerous activities of senescent cells depend on the aptitude of these cells to secrete myriads of bioactive molecules, a behavior termed the senescence-associated secretory phenotype (SASP). The SASP supports cell-autonomous functions like the senescence-associated growth arrest, and mediates paracrine interactions between senescent cells and their surrounding microenvironment. The biological functions and the regulation of the SASP are beginning to emerge, and current SASP assessment techniques include the analysis of SASP factors at the mRNA level, the direct measurement of factors inside or outside the cell (i.e., secreted), and the detection of SASP-provoked cellular responses. Here, we focus on a simple approach to collect SASP-conditioned media in order to directly measure secreted SASP factors using sandwich enzyme-linked immunosorbent assay. As an example, we discuss the assessment of the major SASP factor interleukin-6 in senescent human fibroblasts. Supplemental notes are provided to easily adapt this procedure to other SASP factors, change cell types, or scale the techniques for different volumes or high-throughput measurements. These techniques should facilitate the discovery of novel functions and regulators of the SASP.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».