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Enregistrement W2008196177 · doi:10.1186/1471-2121-9-43

Single cell cytometry of protein function in RNAi treated cells and in native populations

2008· article· en· W2008196177 sur OpenAlexaff
Peter LaPan, Jing Zhang, Jing Pan, Andrew Hill, Steven A. Haney

Notice bibliographique

RevueBMC Cell Biology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSingle-cell and spatial transcriptomics
Établissements canadiensWomen's Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlow cytometryGene knockdownBiologyCell cycleCellCell biologyRNA interferenceCytometryApoptosisImmune systemGreen fluorescent proteinCancer researchMolecular biologyImmunologyRNABiochemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: High Content Screening has been shown to improve results of RNAi and other perturbations, however significant intra-sample heterogeneity is common and can complicate some analyses. Single cell cytometry can extract important information from subpopulations within these samples. Such approaches are important for immune cells analyzed by flow cytometry, but have not been broadly available for adherent cells that are critical to the study of solid-tumor cancers and other disease models. RESULTS: We have directly quantitated the effect of resolving RNAi treatments at the single cell level in experimental systems for both exogenous and endogenous targets. Analyzing the effect of an siRNA that targets GFP at the single cell level permits a stronger measure of the absolute function of the siRNA by gating to eliminate background levels of GFP intensities. Extending these methods to endogenous proteins, we have shown that well-level results of the knockdown of PTEN results in an increase in phospho-S6 levels, but at the single cell level, the correlation reveals the role of other inputs into the pathway. In a third example, reduction of STAT3 levels by siRNA causes an accumulation of cells in the G1 phase of the cell cycle, but does not induce apoptosis or necrosis when compared to control cells that express the same levels of STAT3. In a final example, the effect of reduced p53 levels on increased adriamycin sensitivity for colon carcinoma cells was demonstrated at the whole-well level using siRNA knockdown and in control and untreated cells at the single cell level. CONCLUSION: We find that single cell analysis methods are generally applicable to a wide range of experiments in adherent cells using technology that is becoming increasingly available to most laboratories. It is well-suited to emerging models of signaling dysfunction, such as oncogene addition and oncogenic shock. Single cell cytometry can demonstrate effects on cell function for protein levels that differ by as little as 20%. Biological differences that result from changes in protein level or pathway activation state can be modulated directly by RNAi treatment or extracted from the natural variability intrinsic to cells grown under normal culture conditions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,137
Score d'incertitude au seuil0,507

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,203 · 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 tête enseignante, 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

Citations11
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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