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Enregistrement W188417689 · doi:10.1007/978-1-62703-733-4_12

Monitoring Cell Growth, Viability, and Apoptosis

2013· article· en· W188417689 sur OpenAlexaff
Michael Butler, Maureen Spearman, Katrin Braasch

Notice bibliographique

RevueMethods in molecular biology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueViral Infectious Diseases and Gene Expression in Insects
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBioprocessCell countingViability assayBiological systemProcess engineeringBiomedical engineeringBiologyCellCell cycleEngineeringBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The accurate determination of cell growth and viability is pivotal to monitoring a bioprocess. Direct methods to determine the cell growth and/or viability in a bioprocess include microscopic counting, electronic particle counting, image analysis, in situ biomass monitoring, and dieletrophoretic cytometry. These methods work most simply when a fixed volume sample can be taken from a suspension culture. Manual microscopic counting is laborious but affords the advantage of allowing cell viability to be determined if a suitable dye is included. Electronic particle counting is a rapid total cell count method for replicate samples, but some data distortion may occur if the sample has significant cell debris or cell aggregates. Image analysis based on the use of digital camera images acquired through a microscope has advanced rapidly with the availability of several commercially available software packages replacing manual microscopic counting and viability determination. Biomass probes detect cells by their dielectric properties or their internal concentration of NADH and can be used as a continuous monitor of the progress of a culture. While the monitoring of cell growth and viability is an integral part of a bioprocess, the monitoring of apoptosis induction is also becoming more and more important in bioprocess control to increase volumetric productivity by extending bioprocess duration. Different fluorescent assays allow for the detection of apoptotic characteristics in a cell sample.Indirect methods of cell determination involve the chemical analysis of a culture component or a measure of metabolic activity. These methods are most useful when it is difficult to obtain intact cell samples. However, the relationship between these parameters and the cell number may not be linear through the phases of a cell culture. The determination of nucleic acid (DNA) or total protein can be used as an estimate of biomass, while the depletion of glucose from the media can be used as an estimate of cellular activity. The state of cellular viability may be measured by the release of an enzyme such as lactate dehydrogenase or more directly from the intracellular adenylate energy charge from cell lysates. Alternatively, radioactive techniques may be used for an accurate determination of cellular protein synthesis.

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)0,000
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 enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,702

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,332 · 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

Citations37
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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