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Enregistrement W2093846636 · doi:10.1039/c1ib00002k

High-throughput combinatorial cell co-culture using microfluidics

2011· article· en· W2093846636 sur OpenAlexafffund
Ethan Tumarkin, Lsan Tzadu, Elizabeth Csaszar, Minseok Seo, Hong Zhang, Anna Lee, Raheem Peerani, Kelly A. Purpura, Peter W. Zandstra, Eugenia Kumacheva

Notice bibliographique

RevueIntegrative Biology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative Microfluidic and Catalytic Techniques Innovation
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésParacrine signallingMicrofluidicsCellCell biologyPopulationProgenitor cellCell cultureSpheroidViability assayMesenchymal stem cellCell encapsulationCell typeBiologyCell therapyChemistryStem cellNanotechnologyMaterials scienceBiochemistryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Co-culture strategies are foundational in cell biology. These systems, which serve as mimics of in vivo tissue niches, are typically poorly defined in terms of cell ratios, local cues and supportive cell-cell interactions. In the stem cell niche, the ability to screen cell-cell interactions and identify local supportive microenvironments has a broad range of applications in transplantation, tissue engineering and wound healing. We present a microfluidic platform for the high-throughput generation of hydrogel microbeads for cell co-culture. Encapsulation of different cell populations in microgels was achieved by introducing in a microfluidic device two streams of distinct cell suspensions, emulsifying the mixed suspension, and gelling the precursor droplets. The cellular composition in the microgels was controlled by varying the volumetric flow rates of the corresponding streams. We demonstrate one of the applications of the microfluidic method by co-encapsulating factor-dependent and responsive blood progenitor cell lines (MBA2 and M07e cells, respectively) at varying ratios, and show that in-bead paracrine secretion can modulate the viability of the factor dependent cells. Furthermore, we show the application of the method as a tool to screen the impact of specific growth factors on a primary human heterogeneous cell population. Co-encapsulation of IL-3 secreting MBA2 cells with umbilical cord blood cells revealed differential sub-population responsiveness to paracrine signals (CD14+ cells were particularly responsive to locally delivered IL-3). This microfluidic co-culture platform should enable high throughput screening of cell co-culture conditions, leading to new strategies to manipulate cell fate.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations193
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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