True monolayer cell culture in a confined 3D microenvironment enables lineage informatics
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a need for methods to (1) track cells continuously to generate lineage trees; (2) culture cells in in vivo-like microenvironments; and (3) measure many biological parameters simultaneously and noninvasively. Herein, we present a novel imaging culture chamber that facilitates "lineage informatics," a lineage-centric approach to cytomics. METHODS: We cultured cells in a confined monolayer using a novel "gap chamber" that produces images with confocal-like qualities using standard DIC microscopy. Lineage and other cytometric data were semiautomatically extracted from image sets of neural stem and progenitor cells and analyzed using lineage informatics. RESULTS: Cells imaged in the chamber every 3 min could be tracked for at least 6 generations allowing for the construction of extensive lineage trees with multiparameter data sets at hundreds of time points for each cell. The lineage informatics approach reveals relationships between lineage, phenotype, and microenvironment. Mass transfer characteristics and 3D geometry make the chamber more in vivo-like than traditional culture systems. CONCLUSIONS: The gap chamber allows cells to be cultured, imaged, and tracked in true monolayers permitting detailed informatics analysis of cell lineage, phenotype, and fate determinants. The chamber is biomimetic and straightforward to build and use, and should find many applications in long-term cell imaging.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».