Optimization of staining conditions for microalgae with three lipophilic dyes to reduce precipitation and fluorescence variability
Notice bibliographique
Résumé
When the fluorescence signal of a dye is being quantified, the staining protocol is an important factor in ensuring accuracy and reproducibility. Increasingly, lipophilic dyes are being used to quantify cellular lipids in microalgae. However, there is little discussion about the sensitivity of these dyes to staining conditions. To address this, microalgae were stained with either the lipophilic dyes often used for lipid quantification (Nile Red and BODIPY) or a lipophilic dye commonly used to stain neuronal cell membranes (DiO), and fluorescence was measured using flow cytometry. The concentration of the cells being stained was found not to affect the fluorescence. Conversely, the concentration of dye significantly affected the fluorescence intensity from either insufficient saturation of the cellular lipids or formation of dye precipitate. Precipitates of all three dyes were detected as events by flow cytometry and fluoresced at a similar intensity as the chlorophyll in the microalgae. Prevention of precipitate formation is, therefore, critical to ensure accurate fluorescence measurement with these dyes. It was also observed that the presence of organic solvents, such as acetone and dimethyl sulfoxide (DMSO), were not required to increase penetration of the dyes into cells and that the presence of these solvents resulted in increased cellular debris. Thus, staining conditions affected the fluorescence of all three lipophilic dyes, but Nile Red was found to have a stable fluorescence intensity that was unaffected by the broadest range of conditions and could be correlated to cellular lipid content.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».