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Enregistrement W1989699558 · doi:10.3389/fphar.2011.00051

From Understanding Cellular Function to Novel Drug Discovery: The Role of Planar Patch-Clamp Array Chip Technology

2011· article· en· W1989699558 sur OpenAlexafffund
Christophe Py, Marzia Martina, Gerardo A. Diaz‐Quijada, Collin Luk, Dolores Martínez, M. W. Denhoff, Anne Charrier, Tanya Comas, Robert Monette, Anthony Krantis, Naweed I. Syed, Geoffrey Mealing

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Pharmacology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Neural Engineering
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of OttawaInstitute for Microstructural Sciences
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchAlberta Innovates - Health Solutions
Mots-clésIon channelPatch clampElectrophysiologyDrug discoveryNanotechnologyMicrofluidicsComputer scienceMaterials scienceMultielectrode arrayNeuroscienceChemistryMicroelectrodeBiologyElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

All excitable cell functions rely upon ion channels that are embedded in their plasma membrane. Perturbations of ion channel structure or function result in pathologies ranging from cardiac dysfunction to neurodegenerative disorders. Consequently, to understand the functions of excitable cells and to remedy their pathophysiology, it is important to understand the ion channel functions under various experimental conditions - including exposure to novel drug targets. Glass pipette patch-clamp is the state of the art technique to monitor the intrinsic and synaptic properties of neurons. However, this technique is labor intensive and has low data throughput. Planar patch-clamp chips, integrated into automated systems, offer high throughputs but are limited to isolated cells from suspensions, thus limiting their use in modeling physiological function. These chips are therefore not most suitable for studies involving neuronal communication. Multielectrode arrays (MEAs), in contrast, have the ability to monitor network activity by measuring local field potentials from multiple extracellular sites, but specific ion channel activity is challenging to extract from these multiplexed signals. Here we describe a novel planar patch-clamp chip technology that enables the simultaneous high-resolution electrophysiological interrogation of individual neurons at multiple sites in synaptically connected neuronal networks, thereby combining the advantages of MEA and patch-clamp techniques. Each neuron can be probed through an aperture that connects to a dedicated subterranean microfluidic channel. Neurons growing in networks are aligned to the apertures by physisorbed or chemisorbed chemical cues. In this review, we describe the design and fabrication process of these chips, approaches to chemical patterning for cell placement, and present physiological data from cultured neuronal cells.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations28
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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