On-chip clearing of arrays of 3-D cell cultures and micro-tissues
Notice bibliographique
Résumé
Three-dimensional (3-D) cell cultures are beneficial models for mimicking the complexities of in vivo tissues, especially in tumour studies where transport limitations can complicate response to cancer drugs. 3-D optical microscopy techniques are less involved than traditional embedding and sectioning, but are impeded by optical scattering properties of the tissues. Confocal and even two-photon microscopy limit sample imaging to approximately 100-200 μm depth, which is insufficient to image hypoxic spheroid cores. Optical clearing methods have permitted high-depth imaging of tissues without physical sectioning, but they are difficult to implement for smaller 3-D cultures due to sample loss in solution exchange. In this work, we demonstrate a microfluidic platform for high-throughput on-chip optical clearing of breast cancer spheroids using the SeeDB, Clear(T2), and ScaleSQ clearing methods. Although all three methods are able to effectively clear the spheroids, we find that SeeDB and ScaleSQ more effectively clear the sample than Clear(T2); however, SeeDB induces green autofluorescence while ScaleS causes sample expansion. Our unique on-chip implementation permits clearing arrays of 3-D cultures using perfusion while monitoring the 3-D cultures throughout the process, enabling visualization of the clearing endpoint as well as monitoring of transient changes that could induce image artefacts. Our microfluidic device is compatible with on-chip 3-D cell culture, permitting the use of on-chip clearing at the endpoint after monitoring the same spheroids during their culture. This on-chip method has the potential to improve readout from 3-D cultures, facilitating their use in cell-based assays for high-content drug screening and other applications.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».