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Enregistrement W2413867553 · doi:10.1021/acs.analchem.5b01269

High-Speed Scanning Electrochemical Microscopy Method for Substrate Kinetic Determination: Application to Live Cell Imaging in Human Cancer

2015· article· en· W2413867553 sur OpenAlexafffund
Sabine Kuss, Dao Trinh, Janine Mauzeroll

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueElectrochemical Analysis and Applications
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésScanning electrochemical microscopyChemistryCancer cellBiophysicsMicroscopyCancerElectrochemistryCellSubstrate (aquarium)Live cell imagingNanotechnologyBiochemistryOpticsElectrodeMaterials scienceInternal medicinePhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Scanning electrochemical microscopy (SECM) is increasingly applied to study and image live cells. Quantitative analyses of biological systems, however, still remain challenging. In the presented study, single human adenocarcinoma cervical cancer cells are electrochemically investigated by means of SECM. The target cell's electrochemical response is observed over time under the influence of green tea catechins (GTC), which are suggested to offer chemopreventive and therapeutic effects on cancer. The electrochemical response of living target cells is measured experimentally and quantified in an apparent heterogeneous rate constant by using a numerical model, based on forced convection during high speed SECM imaging. The beneficial effect of GTC on cancer cells could be confirmed by SECM, and the presented study shows an alternative approach toward unraveling the mechanisms involved during inhibition of carcinogenesis.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,315 · 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

Citations35
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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