Highly efficient adenoviral transduction of pancreatic islets using a microfluidic device
Notice bibliographique
Résumé
Tissues are challenging to genetically manipulate due to limited penetration of viral particles resulting in low transduction efficiency. We are particularly interested in expressing genetically-encoded sensors in ex vivo pancreatic islets to measure glucose-stimulated metabolism, however poor viral penetration biases these measurements to only a subset of cells at the periphery. To increase mass transfer of viral particles, we designed a microfluidic device that holds islets in parallel hydrodynamic traps connected by an expanding by-pass channel. We modeled viral particle flow into the tissue using fluorescently-labelled gold nanoparticles of varying sizes and showed a penetration threshold of only ∼5 nm. To increase this threshold, we used EDTA to transiently reduce cell-cell adhesion and expand intercellular space. Ultimately, a combination of media flow and ETDA treatment significantly increased adenoviral transduction to the core of the islet. As proof-of-principle, we used this protocol to transduce an ER-targeted redox sensitive sensor (eroGFP), and revealed significantly greater ER redox capacity at core islet cells. Overall, these data demonstrate a robust method to enhance transduction efficiency of islets, and potentially other tissues, by using a combination of microfluidic flow and transient tissue expansion.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».