A factorial design to identify process parameters affecting whole mechanically disrupted rat pancreata in a perfusion bioreactor
Notice bibliographique
Résumé
Few studies report whole pancreatic tissue culture, as it is a difficult task using traditional culture methods. Here, a factorial design was used to investigate the singular and combinational effects of flow, dissolved oxygen concentration (D.O.) and pulsation on whole mechanically disrupted rat pancreata in a perfusion bioreactor. Whole rat pancreata were cultured for 72 h under defined bioreactor process conditions. Secreted insulin was measured and histological (haematoxylin and eosin (H&E)) as well as immunofluorescent insulin staining were performed and quantified. The combination of flow and D.O. had the most significant effect on secreted insulin at 5 h and 24 h. The D.O. had the biggest effect on tissue histological quality, and pulsation had the biggest effect on the number of insulin-positive structures. Based on the factorial design analysis, bioreactor conditions using high flow, low D.O., and pulsation were selected to further study glucose-stimulated insulin secretion. Here, mechanically disrupted rat pancreata were cultured for 24 h under these bioreactor conditions and were then challenged with high glucose concentration for 6 h and high glucose + IBMX (an insulin secretagogue) for a further 6 h. These cultures secreted insulin in response to high glucose concentration in the first 6 h, however stimulated-insulin secretion was markedly weaker in response to high glucose concentration + IBMX thereafter. After this bioreactor culture period, higher tissue metabolic activity was found compared to that of non-bioreacted static controls. More insulin- and glucagon-positive structures, and extensive intact endothelial structures were observed compared to non-bioreacted static cultures. H&E staining revealed more intact tissue compared to static cultures. © 2017 American Institute of Chemical Engineers Biotechnol. Prog., 34:432-444, 2018.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».