3D niche microarrays for systems-level analyses of cell fate
Notice bibliographique
Résumé
The behaviour of mammalian cells in a tissue is governed by the three-dimensional (3D) microenvironment and involves a dynamic interplay between biochemical and mechanical signals provided by the extracellular matrix (ECM), cell–cell interactions and soluble factors. The complexity of the microenvironment and the context-dependent cell responses that arise from these interactions have posed a major challenge to understanding the underlying regulatory mechanisms. Here we develop an experimental paradigm to dissect the role of various interacting factors by simultaneously synthesizing more than 1,000 unique microenvironments with robotic nanolitre liquid-dispensing technology and by probing their effects on cell fate. Using this novel 3D microarray platform, we assess the combined effects of matrix elasticity, proteolytic degradability and three distinct classes of signalling proteins on mouse embryonic stem cells, unveiling a comprehensive map of interactions involved in regulating self-renewal. This approach is broadly applicable to gain a systems-level understanding of multifactorial 3D cell–matrix interactions. 3D cell culture matrices more closely resemble the natural microenvironments of stem cells than 2D systems. Here, the authors present a 3D cell culture approach to screen for the influence of environmental parameters on self-renewal and differentiation of single mouse embryonic stem cells.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 0,002 |
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 ».