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Enregistrement W1968981975 · doi:10.1063/1.4791649

Enrichment of live unlabelled cardiomyocytes from heterogeneous cell populations using manipulation of cell settling velocity by magnetic field

2013· article· en· W1968981975 sur OpenAlexafffund
Aarash Y. N. Sofla, Bojana Cirkovic, Anne Hsieh, Jason W. Miklas, Nenad Filipović, Milica Radisic

Notice bibliographique

RevueBiomicrofluidics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Bio-sensing Technologies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSettlingMicrofluidicsMyocyteSuspension (topology)ChromatographyChemistryMaterials scienceBiophysicsNanotechnologyBiologyCell biologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The majority of available cardiomyocyte markers are intercellular proteins, limiting our ability to enrich live cardiomyocytes from heterogeneous cell preparations in the absence of genetic labeling. Here, we describe enrichment of live cardiomyocytes from the hearts of adult mice in a label-free microfluidic approach. The separation device consisted of a vertical column (15 mm long, 700 μm diameter), placed between permanent magnets resulting in a field strength of 1.23 T. To concentrate the field at the column wall, the column was wrapped with 69 μm diameter nickel wire. Before passing the cells through the column, the cardiomyocytes in the cell suspension had been rendered paramagnetic by treatment of the adult mouse heart cell preparation with sodium nitrite (2.5 mM) for 20 min on ice. The cell suspension was loaded into the vertical column from the top and upon settling, the non-myocytes were removed by the upward flow from the column. The cardiomyocytes were then collected from the column by applying a higher flow rate (144 μl/min). We found that by applying a separation flow rate of 4.2 μl/min in the first step, we can enrich live adult cardiomyocytes to 93% ± 2% in a label-free manner. The cardiomyocytes maintained viability immediately after separation and upon 24 h in culture.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,188 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations24
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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