Computational analysis of the number, area and density of γ-H2AX foci in breast cancer cells exposed to<sup>111</sup>In-DTPA-hEGF or γ-rays using Image-J software
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To develop a simple method for the quantification of gamma-H2AX focus number, density and size. METHODS: MDA-MB-468 human breast cancer cells were treated overnight with (111)In-diethylenetriaminepentaacetic acid human epidermal growth factor ((111)In-DTPA-hEGF, 0-142 kBq/pmol) or exposed to gamma-radiation to induce DNA double strand breaks (DSB). DNA DSB formation was evaluated by detection of phosphorylated histone H2AX on serine 139 (gamma-H2AX) using immunofluorescence. Confocal microscopy was used to capture images of gamma-H2AX foci and cell nuclei. Image-J software with customized macros was used to quantify gamma-H2AX foci. RESULTS: The number of gamma-H2AX foci per nucleus scored using Image-J correlated strongly with the number scored using direct visual confirmation (coefficient of determination, R(2) = 0.950; 60 nuclei scored). The mean density (grayscale values per pixel), area and integrated density (IntDen) of individual foci increased linearly as the specific radioactivity (SR) increased up to 67 kBq/pmol (R(2) values of 0.826, 0.964, 0.978, respectively). The mean number of foci per nucleus, the combined area of gamma-H2AX foci per nucleus and the IntDen per nucleus also increased linearly with SR, giving R(2) values of 0.926, 0.974 and 0.983, respectively. Similar linear relationships were observed with the gamma-ray absorbed dose up to 3.0 Gy. CONCLUSIONS: The density, area and IntDen of individual foci, as well as the number of gamma-H2AX foci, total focus area and IntDen per nucleus were successfully quantified using Image-J with customized macros.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».