A proteomics approach to identifying fish cell lines
Notice bibliographique
Résumé
Fish cell lines are relatively easy to culture and most have simple growth requirements that make cross contamination a potential problem. Cell line contamination is not an uncommon incident in laboratories handling more than one cell line and many reports have been made on cross contamination of mammalian cell lines. Although problems of misidentification and cross-contamination of fish cell lines have rarely been reported, these are issues of concern for cell culturists that can make scientific results and their reproducibility unreliable. Proper identification of cell lines is thus crucial and protocols for routine and rapid screening are preferred. Cytogenetic evaluation, DNA fingerprinting, microsatellite analysis and PCR methods have been published for inter-species identification of many cell lines, but discerning intra-species contamination has been challenging. More complex DNA fingerprinting and hybridization techniques coupled with isoenzyme analysis have been developed to discriminate intra-species contamination, however, these require complex and time consuming procedures to enable cell identification thus are difficult to apply for routine use. A simple proteomic approach has been made to identify several fish cell lines derived from tissues of the same or differing species. Protein expression signatures (PES) of the evaluated fish cell lines have been developed using 2-DE and image analysis. A higher degree of concordance was seen among cell lines derived from rainbow trout, than from other fish species. Similar concordance was seen in cells derived from the same tissues than from other tissues within the same species. These profiles have been saved in an electronic databank and could be made available to be used for discerning the origins of the various cell lines evaluated. This proteomic approach could thus serve as an additional, valuable and reliable technique for the identification of fish cell lines.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».