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Enregistrement W2620614367 · doi:10.1016/j.omtm.2017.05.007

Lentiviral Fluorescent Genetic Barcoding for Multiplex Fate Tracking of Leukemic Cells

2017· article· en· W2620614367 sur OpenAlex
Tobias Maetzig, Jens Rüschmann, Lea Sanchez Milde, Courteney K. Lai, Niklas von Krosigk, R. Keith Humphries

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueMolecular Therapy — Methods & Clinical Development · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSingle-cell and spatial transcriptomics
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchDeutsche KrebshilfeUniversity of British ColumbiaBC Cancer AgencyFaculty of Medicine, University of British Columbia
Mots-clésMultiplexBiologyLeukemiaHoming (biology)In vivoComputational biologyCancer researchImmunologyBioinformaticsGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tracking the behavior of leukemic samples both in vitro and in vivo plays an increasingly large role in efforts to better understand the leukemogenic processes and the effects of potential new therapies. Such work can be accelerated and made more efficient by methodologies enabling the characterization of leukemia samples in multiplex assays. We recently developed three sets of lentiviral fluorescent genetic barcoding (FGB) vectors that create 26, 14, and 6 unique immunophenotyping-compatible color codes from GFP-, yellow fluorescent protein (YFP)-, and monomeric kusabira orange 2 (mKO2)-derived fluorescent proteins. These vectors allow for labeling and tracking of individual color-coded cell populations in mixed samples by real-time flow cytometry. Using the prototypical Hoxa9/Meis1 murine model of acute myeloid leukemia, we describe the application of the 6xFGB vector system for assessing leukemic cell characteristics in multiplex assays. By transplanting color-coded cell mixes, we investigated the competitive growth behavior of individual color-coded populations, determined leukemia-initiating cell frequencies, and assessed the dose-dependent potential of cells exposed to the histone deacetylase inhibitor Entinostat for bone marrow homing. Thus, FGB provides a useful tool for the multiplex characterization of leukemia samples in a wide variety of applications with a concomitant reduction in workload, processing times, and mouse utilization. Tracking the behavior of leukemic samples both in vitro and in vivo plays an increasingly large role in efforts to better understand the leukemogenic processes and the effects of potential new therapies. Such work can be accelerated and made more efficient by methodologies enabling the characterization of leukemia samples in multiplex assays. We recently developed three sets of lentiviral fluorescent genetic barcoding (FGB) vectors that create 26, 14, and 6 unique immunophenotyping-compatible color codes from GFP-, yellow fluorescent protein (YFP)-, and monomeric kusabira orange 2 (mKO2)-derived fluorescent proteins. These vectors allow for labeling and tracking of individual color-coded cell populations in mixed samples by real-time flow cytometry. Using the prototypical Hoxa9/Meis1 murine model of acute myeloid leukemia, we describe the application of the 6xFGB vector system for assessing leukemic cell characteristics in multiplex assays. By transplanting color-coded cell mixes, we investigated the competitive growth behavior of individual color-coded populations, determined leukemia-initiating cell frequencies, and assessed the dose-dependent potential of cells exposed to the histone deacetylase inhibitor Entinostat for bone marrow homing. Thus, FGB provides a useful tool for the multiplex characterization of leukemia samples in a wide variety of applications with a concomitant reduction in workload, processing times, and mouse utilization.

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.

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)0,002
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 enseignants0,312
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,138
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,294 · 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