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Enregistrement W2520630064 · doi:10.1088/1758-5090/8/3/035018

Patterning cellular compartments within TRACER cultures using sacrificial gelatin printing

2016· article· en· W2520630064 sur OpenAlexafffund
Bin Xu, Darren Rodenhizer, Shakir Lakhani, Xiaoshu Zhang, John P. Soleas, Laurie Ailles, Alison P. McGuigan

Notice bibliographique

RevueBiofabrication · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D Printing in Biomedical Research
Établissements canadiensUniversity Health NetworkPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Toronto
Mots-clésStromal cellTumor microenvironmentCell typeGelatinCompartment (ship)ScaffoldTRACERCancer cellCellBiologyComputer scienceNanotechnologyComputational biologyCancerBiomedical engineeringCancer researchTumor cellsMaterials scienceMedicinePhysicsGeneticsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the past decade, it has been well recognised that the tumour microenvironment contains microenvironmental components such as hypoxia that significantly influence tumour cell behaviours such, invasiveness and therapy resistance, all of which provide new targets for studying cancer biology and developing anticancer therapeutics. In response, a large number of two-dimensional and three-dimensional (3D) in vitro tumour models have been developed to recapitulate different aspects of the tumour microenvironment and enable the study of related biological questions. While more complex models enable new biological insight, such models often involve time-consuming and complex fabrication or analysis processes, which limit their adoption by the broader cancer biology community. To address this, we recently reported the development of a new platform that enables easy assembly and analysis of 3D tumour cultures, the tissue roll for analysis of cellular environment response (TRACER). The TRACER platform enables recapitulation of many spatial aspects of the tumour microenvironment to ask a variety of questions, however its original design contains only one cell type. In contrast tumours in vivo often contain a neoplastic and stromal compartment. To expand the types of questions the TRACER system is useful for asking, here we present a strategy to pattern distinct cell type domains into TRACER layers using a custom-built gelatin-dispensing pen. The pen allows deposition of a temporary gelatin barrier into the TRACER scaffold to define domain boundaries between cell populations. The gelatin can be melted away after cell seeding to allow interaction of cell populations from adjacent domains. Our device offers a simple strategy to generate complex multi-cell type tumour cultures for analysis of fundamental biology and drug development applications.

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 seuil0,003

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations16
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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