Monitoring Motility, Spreading, and Mortality of Adherent Insect Cells Using an Impedance Sensor
Notice bibliographique
Résumé
An emerging sensor technology referred to as electric cell-substrate impedance sensing (ECIS) has been extended for monitoring the behavior of insect cells including attachment, motility, and mortality. In ECIS, adherent cells were cultured on an array of eight small gold electrodes deposited on the bottom of tissue culture wells and immersed in a culture medium. Upon the attachment and spreading of cells on the gold electrode, the impedance increased because the cells acted as insulating particles to restrict the current flow. Experimental data revealed that insect cells interacted differently with various proteins used to precoat the gold electrode with concanavalin A as the best promoter to accelerate the rate of cell attachment. After the cells were fully spread, the measured impedance continued to fluctuate to reflect the constant motion and metabolic activity of the cells. As the cell behavior was sensitive to external chemicals, the applicability of ECIS for inhibition assays was demonstrated with HgCl2, trinitrotoluene, trinitrobenzene (TNB), and 2-amino-4,6-dinitrotoluene as model systems. Unlike conventional assays, the quantitative data obtained in this study are taken in real time and in a continuous fashion to depict cell motility and mortality.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».