Fabrication of thin‐layer matrigel‐based constructs for three‐dimensional cell culture
Notice bibliographique
Résumé
Extracellular matrix-based hydrogels such as Matrigel are easy-to-use, commercially available, and offer environments for three-dimensional (3-D) cell culture that mimic native tissue. However, manipulating small volumes of these materials to produce thin-layer 3-D culture systems suitable for analysis is difficult because of air-liquid-substrate interfacial tension effects and evaporation. Here, we demonstrate two simple techniques that use standard liquid-handling tools and nontreated 96-well plates to produce uniform, thin-layer constructs for 3-D culture of cells in Matrigel. The first technique, the floating 3-D cell culture method, uses phase-separating polymers to form a barrier between the dispensed Matrigel, air, and cultureware surface to generate consistently thin hydrogels from volumes as low as 5 μL. These unanchored gels provide a useful assay for investigating airway smooth muscle cell contraction and may have future applications in studying asthma pathophysiology. The second technique, the fixed 3-D cell culture method, provides an anchored gel system for culturing noncontractile cells (e.g., neurons) where 20 μL of Matrigel is dispensed into the bottom of a well filled with culture medium to form a thin gel containing embedded cells. This technique has potential widespread applications as an accessible 3-D culture platform for high-throughput production of disease models for evaluation of novel drug therapies. © 2018 American Institute of Chemical Engineers Biotechnol. Prog., 35: e2733, 2019.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».