An <i>In‐situ</i> glucose‐stimulated insulin secretion assay under perfusion bioreactor conditions
Notice bibliographique
Résumé
Perfusion bioreactors, unlike traditional in vitro cell culture systems, offer stringent control of physiological parameters such as pH, flow, temperature, and dissolved oxygen concentration which have been shown to have an impact on cellular behaviour and viability. Due to the relative infancy and the growing interest in these in vitro culture systems, detection methods to monitor cell function under dynamic perfusion bioreactor conditions remains one of the main challenges. In this study, INS-1 cells, a cell line which exhibit glucose-stimulated insulin secretion, were embedded in fibrin and cultured under perfusion bioreactor conditions for 48 h and then exposed to either a high-, or low-glucose concentration for 24 h. These cultures were compared to non-bioreacted controls. Bioreacted cultures exposed to a high-glucose concentration showed the highest glucose-stimulated insulin secretion when compared to those in a low-glucose environment. The stimulation index, a marker for insulin secretion functionality, increased over time. A lower incidence of apoptotic cells was observed in the bioreacted cultures when compared to non-bioreacted ones, as evaluated by a TUNEL assay. Immunofluorescence staining of Ki67 and insulin was performed and showed no differences in the incidence of proliferative cells between conditions (bioreacted and non-bioreacted), where all cells stained positive for insulin. © 2016 American Institute of Chemical Engineers Biotechnol. Prog., 33:454-462, 2017.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».