Analysis of Signaling Events by Combining High-Throughput Screening Technology with Computer-Based Image Analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle