FACS Analysis and Immunohistochemical Analysis of Human Myogenic Stem Cell Number and Cell‐cycle Kinetics in Response to Acute Myotrauma
Notice bibliographique
Résumé
In humans, myogenic stem cell (SC) enumeration is an important measurement used to determine the SC response in vivo to various physiological stimuli. The current standard for enumeration is immunohistochemistry (IHC) with antibodies against common SC markers (i.e. Pax7, NCAM). Fluorescent activated cell sorting (FACS) analysis may provide a more accurate determination of changes in the SC pool and provide additional analysis unachievable with IHC. FACS analysis revealed Pax7+ cells/mg isolated from 50mg fresh tissue increased 36% 24h after injury. The number of Pax7+ cells/mg in G2/M phase of the cell cycle increased 202% after 24h and cells/mg in G1/G0 and S‐phase increased 32% and 59% respectively. IHC data illustrated, in relation to N‐CAM or C‐Met alone, Pax7 alone was expressed on a greater number of cells. Furthermore, all 3 markers appear to sufficiently and similarly report SC expansion after injury (26–36%). Here we illustrate the use of FACS as a precise method of enumerating SC number on a per milligram tissue basis, providing a more easily understandable relation to muscle mass as opposed to number of myonuclei or fiber number. Although IHC is a powerful tool for SC analysis, FACS is an objective, reliable and effective method for SC quantification and can provide additional information such as cell‐cycle kinetics more accurately than IHC alone.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».