High-throughput measurement of gap junctional intercellular communication
Notice bibliographique
Résumé
Gap junctional intercellular communication (GJIC) is a critical part of cellular activities and is necessary for electrical propagation among contacting cells. Disorders of gap junctions are a major cause for cardiac arrhythmias. Dye transfer through microinjection is a conventional technique for measuring GJIC. To overcome the limitations of manual microinjection and perform high-throughput GJIC measurement, here we present a new robotic microinjection system that is capable of injecting a large number of cells at a high speed. The highly automated system enables large-scale cell injection (thousands of cells vs. a few cells) without major operator training. GJIC of three cell lines of differing gap junction density, i.e., HeLa, HEK293, and HL-1, was evaluated. The effect of a GJIC inhibitor (18-α-glycyrrhetinic acid) was also quantified in the three cell lines. System operation speed, success rate, and cell viability rate were quantitatively evaluated based on robotic microinjection of over 4,000 cells. Injection speed was 22.7 cells per min, with 95% success for cell injection and >90% survival. Dye transfer cell counts and dye transfer distance correlated with the expected connexin expression of each cell type, and inhibition of dye transfer correlated with the concentration of GJIC inhibitor. Additionally, real-time monitoring of dye transfer enables the calculation of coefficients of molecular diffusion through gap junctions. This robotic microinjection dye transfer technique permits rapid assessment of gap junction function in confluent cell cultures.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».