Assessing Cancer Cell Migration and Metastatic Growth In Vivo in the Chick Embryo Using Fluorescence Intravital Imaging
Notice bibliographique
Résumé
Cell migration and metastasis are key features of aggressive tumors. These processes can be difficult to study, as they often occur deep within the body of a cancer patient or an experimental animal. In vitro assays are able to model some aspects of these processes, and a number of assays have been developed to assess cancer cell motility, migration, and invasion. However, in vitro assays have inherent limitations that may miss important aspects of these processes as they occur in vivo. The chick embryo provides a powerful model for studying these processes in vivo, facilitated by the external and accessible nature of the chorioallantoic membrane (CAM), a well-vascularized tissue that surrounds the embryo. When coupled with multiple fluorescent approaches to labeling both cancer cells and the embryonic vasculature, along with image analysis tools, the chick CAM model offers cost-effective, rapid assays for studying cancer cell migration and metastasis in a physiologically-relevant, in vivo setting. Here, we present recent developments of detailed procedures for using shell-less chick embryos, coupled with fluorescent labeling of cancer cells and/or chick vasculature, to study cancer cell migration and metastasis in vivo.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».