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Enregistrement W2083064863 · doi:10.1002/adhm.201300099

A Miniaturized Multipurpose Platform for Rapid, Label‐Free, and Simultaneous Separation, Patterning, and In Vitro Culture of Primary and Rare Cells

2013· article· en· W2083064863 sur OpenAlexaff
Tohid F. Didar, Kristen Bowey, Guillermina Almazán, Maryam Tabrizian

Notice bibliographique

RevueAdvanced Healthcare Materials · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D Printing in Biomedical Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrimary cellMicrocontact printingCellCell cultureCell sortingMaterials scienceCell typeIn vitroCell adhesionNanotechnologyProgenitor cellBiomedical engineeringChemistryCell biologyStem cellBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Given that current cell isolation techniques are expensive, time consuming, yield low isolation purities, and/or alter target cell properties, a versatile, cost effective, and easy-to-operate microchip with the capability to simultaneously separate, capture, pattern, and culture rare and primary cells in vitro is developed. The platform is based on target cell adhesion onto the micro-fabricated interfaces produced by microcontact printing of cell-specific antibodies. Results show over 95% separation efficiency in less than 10 min for the separation of oligodendrocyte progenitor cells (OPCs) and cardiomyocytes from rat brain and heart mixtures, respectively. Target cell attachment and single cell spreading can be precisely controlled on the basis of the designed patterns. Both cell types can maintain their biofunctionality. Indeed, isolated OPCs can proliferate and differentiate into mature oligodendrocytes, while isolated cardiomyocytes retain their contractile properties on the separation platform. Successful separation of two dissimilar cell types present in varying concentrations in their respective cell mixtures and the demonstration of their integrity after separation open new avenues for time and cost-effective sorting of various cell types using the developed miniaturized platform.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,639

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,275 · 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 tête enseignante, 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

Citations22
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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