A method to investigate radial glia cell behavior using two-photon time-lapse microscopy in an ex vivo model of spinal cord development
Notice bibliographique
Résumé
The mammalian central nervous system (CNS) develops from multipotent progenitor cells, which proliferate and differentiate into the various cell types of the brain and spinal cord. Despite the wealth of knowledge from progenitor cell culture studies, there is a significant lack of understanding regarding dynamic progenitor cell behavior over the course of development. This is in part due to shortcomings in the techniques available to study these processes in living tissues as they are occurring. In order to investigate cell behavior under physiologically relevant conditions we established an ex vivo model of the developing rat spinal cord. This method allows us to directly observe specific populations of cells ex vivo in real time and over extended developmental periods as they undergo proliferation, migration, and differentiation in the CNS. Previous investigations of progenitor cell behavior have been limited in either spatial or temporal resolution (or both) due to the necessity of preserving tissue viability and avoiding phototoxic effects of fluorescent imaging. The method described here overcomes these obstacles. Using two-photon and confocal microscopy and transfected organotypic spinal cord slice cultures we have undertaken detailed imaging of a unique population of neural progenitors, radial glial cells. This method uniquely enables analysis of large populations as well as individual cells; ultimately resulting in a 4D dataset of progenitor cell behavior for up to 7 days during embryonic development. This approach can be adapted to study a variety of cell populations at different stages of development using appropriate promoter driven fluorescent protein expression. The ability to control the tissue micro-environment makes this ex vivo method a powerful tool to elucidate the underlying molecular mechanisms regulating cell behavior during embryonic development.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».