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Enregistrement W2288413274 · doi:10.1089/biores.2015.0029

Molecular Profiling of Multiplexed Gene Markers to Assess Viability of <i>Ex Vivo</i> Human Colon Explant Cultures

2015· article· en· W2288413274 sur OpenAlexaff
Janice E. Drew, Andrew J. Farquharson, Hollie Francesca Vase, Frank A. Carey, R. Steele, Ruth A. Ross, David Bunton

Notice bibliographique

RevueBioResearch open access · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEx vivoExplant cultureBiologyGene expression profilingOrgan cultureCell cultureGene expressionCell biologyIn vivoTissue cultureMolecular biologyComputational biologyIn vitroGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human colon tissue explant culture provides a physiologically relevant model system to study human gut biology. However, the small (20-30 mg) and complex tissue samples used present challenges for monitoring tissue stability, viability, and provision of sufficient tissue for analyses. Combining molecular profiling with explant culture has potential to overcome such limitations, permitting interrogation of complex gene regulation required to maintain gut mucosa in culture, monitor responses to culture environments and interventions. Human ex vivo colon explant gene expression profiles were assayed using an in-house custom-designed hCellMarkerPlex assay at culture time points 0, 1, 2, 4, and 14 h. Characteristic profiles of epithelial cell markers linked to differentiation, cellular polarization, and apoptosis were correlated with visible histochemical changes in explant epithelium during culture and tissue donors. The GenomeLab System provides effective assay of multiple targets not possible from small tissue samples with conventional gene expression technology platforms. This is advantageous to increase the utility of the ex vivo human colon model in applications to interrogate this complex and dynamic tissue environment for use in analytical testing.

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)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,183
Tête enseignante GPT0,492
Écart entre enseignants0,310 · 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

Citations7
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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