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Enregistrement W2186745986 · doi:10.1007/978-1-61779-452-0_22

A Neuron-Astrocyte Co-Culture System to Investigate Astrocyte-Secreted Factors in Mouse Neuronal Development

2011· article· en· W2186745986 sur OpenAlexaff
Emma V. Jones, Denise Cook, Keith K. Murai

Notice bibliographique

RevueMethods in molecular biology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroinflammation and Neurodegeneration Mechanisms
Établissements canadiensMontreal General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAstrocyteNeuronBiologyNeuroscienceHippocampal formationCell biologySecretionGenetically modified mouseIn vitroBiological neural networkEmbryonic stem cellCell cultureTransgeneCentral nervous systemEndocrinologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Astrocytes secrete factors that promote neuron survival, synapse formation, and plasticity. Understanding how these factors perform these roles requires a robust in vitro system that can effectively assess the impact of individual glial factors on neuronal properties. A classical approach to studying neuron-glial interactions in vitro uses a system where dissociated embryonic rat neurons are suspended over a feeder layer of rat astrocytes. Here, we describe a useful "sandwich" co-culture system where postnatal mouse hippocampal neurons are grown suspended above a feeder layer of mouse hippocampal astrocytes. We demonstrate that neurons in these cultures remain healthy beyond 3 weeks in vitro and develop more synapses compared to neurons grown without astrocytes. An advantage of this method is that astrocytes and neurons can be prepared separately from postnatal transgenic or knock-out mouse lines allowing one to study, for example, how wild-type neurons develop in the presence of astrocytes from a knock-out mouse line that lacks the expression of a specific astrocyte-secreted factor. We find this culture system to be a convenient and powerful approach to study the contribution of astrocyte-secreted molecules to neuron development.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,251
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,276 · 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.

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

Citations61
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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