Microdissection of Gonadal Tissues for Gene Expression Analyses
Notice bibliographique
Résumé
Laser microdissection permits isolation of specific cell types from tissue sections or cell cultures. This may be beneficial when investigating the role of specific cells in a complex tissue or organ. In tissues with easily distinguishable morphology, a simple hematoxylin staining is sufficient, but in most cases a more specific staining is required to identify which cells to microdissect. We have established two staining protocols for frozen sections (1) Oil red O, which stains lipid droplet in fat cells and steroid-producing cells and (2) NBT BCIP, which stains cells expressing an alkaline phosphatase enzyme, such as fetal germ cells, testicular carcinoma in situ cells, and putatively also other early stem cell populations. We have applied these protocols for microdissection of rat Leydig cells, fetal human and zebrafish germ cells, and human testicular germ cell tumors, but the staining protocols could also be used in other species and for other cell types containing lipid droplets or expressing alkaline phosphatase. Both protocols ensure a morphology that enables microdissection of single cells with RNA quality sufficient for subsequent gene expression analysis. However, RNA yields after microdissection and purification are small, and therefore, two rounds of linear amplification are recommended prior to gene expression analysis.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,009 |
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 ».