Analysis of Signaling Events by Combining High-Throughput Screening Technology with Computer-Based Image Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Intracellular signaling and cell-to-cell communication depend on the coordination of numerous signaling events, and this large flow of information has to be properly organized in space and time. Common and critical to all of these processes and the ultimate cellular response is the correct spatial distribution of signaling components and their targets. This fundamental concept applies to a large number of signaling processes. It is frequently important to quantify the localization of signaling molecules within different cellular compartments to detect subtle changes or to define threshold levels of signaling molecules in a certain location that are necessary to trigger subsequent events. Of particular importance is the separation of nuclear and cytoplasmic events, and sensitive methods are required to measure their contribution to signal transduction. Procedures described here allow the quantification of fluorescence signals located in the nucleus, cytoplasm, or at the nuclear envelope. The methods rely on high-throughput imaging equipment, confocal microscopy, and software modules that measure the fluorescence intensity in the compartment of interest. We discuss the rationale for selecting the appropriate equipment for image acquisition and the proper software modules to quantify fluorescence in distinct cellular compartments. Initially, high-throughput technology for high-speed image acquisition was developed for multiwell plates. We adapted high-throughput technology for image acquisition for cells grown on cover slips. Images of higher spatial resolution along the z axis were acquired by confocal microscopy. For subsequent analyses, the choice of appropriate software modules is critical for rapid and reliable quantification of fluorescence intensities.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».