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Enregistrement W2046616114 · doi:10.1111/j.1365-2818.2005.01523.x

Destruction of polymer growth substrates for cell cultures in two‐photon microscopy

2005· article· en· W2046616114 sur OpenAlexafffund
C. THIBAUD, V. Koubassov, Paul De Koninck, S. L. Chin, Yves De Koninck

Notice bibliographique

RevueJournal of Microscopy · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser Material Processing Techniques
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMaterials scienceMicroscopyBorosilicate glassOptical microscopePolymerFemtosecondSubstrate (aquarium)AdhesiveMicroscopeComposite materialLaserOpticsOptoelectronicsScanning electron microscope

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The choice of the growth substrate for cell cultures used in fluorescence microscopy is guided by several factors including the type of cells studied and the type of microscopy used. Usually, cells can be cultured on either polymer or glass substrates. One type of polymer, termed Aclar, presents several attractive features: the adhesive properties are better than those of glass, the optical properties are comparable to those of glass, it is biochemically inert, unbreakable, flexible and has a high surface tension, convenient for seeding cells on the cover slip. However, here we show that when imaging with two-photon microscopy, which is based on a femtosecond pulsed laser source, local damage of the Aclar substrate occurs, starting at an average intensity of 10(5) W cm(-2) at the focal point and for exposure times insufficient to cause cell damage. This leads to the appearance of gas bubbles on cultures plated on Aclar cover slips, which perturb the imaging. By contrast, this phenomenon does not occur on borosilicate cover slips, probably because of their different physical (thermal conductivity, absorbance, melting point) and material homogeneity properties. Thus, for cell culture applications using pulsed lasers with high intensities, the use of glass is preferable to Aclar. The results also reveal that substrates can be more susceptible to thermal damage than the cells themselves.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations3
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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