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Enregistrement W183848026 · doi:10.1007/978-1-61779-797-2_1

Assessing Cancer Cell Migration and Metastatic Growth In Vivo in the Chick Embryo Using Fluorescence Intravital Imaging

2012· article· en· W183848026 sur OpenAlexafffund
Hon S. Leong, Ann F. Chambers, John D. Lewis

Notice bibliographique

RevueMethods in molecular biology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Cells and Metastasis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of Health
Mots-clésIn vivoChorioallantoic membraneMetastasisCell migrationCancer cellBiologyCancerLive cell imagingMotilityCell biologyCellEmbryoIn vitroEmbryonic stem cellPathologyCancer researchMedicineBiochemistryGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,253
Score d'incertitude au seuil0,795

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,385 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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