Microscale 3D Collagen Cell Culture Assays in Conventional Flat-Bottom 384-Well Plates
Notice bibliographique
Résumé
Three-dimensional (3D) culture systems such as cell-laden hydrogels are superior to standard two-dimensional (2D) monolayer cultures for many drug-screening applications. However, their adoption into high-throughput screening (HTS) has been lagging, in part because of the difficulty of incorporating these culture formats into existing robotic liquid handling and imaging infrastructures. Dispensing cell-laden prepolymer solutions into 2D well plates is a potential solution but typically requires large volumes of reagents to avoid evaporation during polymerization, which (1) increases costs, (2) makes drug penetration variable and (3) complicates imaging. Here we describe a technique to efficiently produce 3D microgels using automated liquid-handling systems and standard, nonpatterned, flat-bottomed, 384-well plates. Sub-millimeter-diameter, cell-laden collagen gels are deposited on the bottom of a ~2.5 mm diameter microwell with no concerns about evaporation or meniscus effects at the edges of wells, using aqueous two-phase system patterning. The microscale cell-laden collagen-gel constructs are readily imaged and readily penetrated by drugs. The cytotoxicity of chemotherapeutics was monitored by bioluminescence and demonstrated that 3D cultures confer chemoresistance as compared with similar 2D cultures. Hence, these data demonstrate the importance of culturing cells in 3D to obtain realistic cellular responses. Overall, this system provides a simple and inexpensive method for integrating 3D culture capability into existing HTS infrastructure.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,008 |
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 ».