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Enregistrement W2945095433 · doi:10.1101/641084

High-throughput microfluidic micropipette aspiration device to probe time-scale dependent nuclear mechanics in intact cells

2019· preprint· en· W2945095433 sur OpenAlexaff
Patricia M. Davidson, Gregory R. Fedorchak, Solenne Mondésert-Deveraux, Emily Bell, Philipp Isermann, Denis Aubry, Rachèle Allena, Jan Lammerding

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNuclear Structure and Function
Établissements canadiensCanadian Nautical Research Society
Organismes subventionnairesDivision of Chemical, Bioengineering, Environmental, and Transport SystemsLigue Contre le CancerU.S. Department of DefenseNational Science FoundationNational Institutes of HealthFondation ARC pour la Recherche sur le Cancer
Mots-clésPipetteLaminViscoelasticityMicrofluidicsNucleusMaterials scienceThroughputBiomedical engineeringNanotechnologyBiological systemMechanicsChemistryComputer sciencePhysicsBiologyCell biologyEngineeringComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The mechanical properties of the cell nucleus are increasingly recognized as critical in many biological processes. The deformability of the nucleus determines the ability of immune and cancer cells to migrate through tissues and across endothelial cell layers, and changes to the mechanical properties of the nucleus can serve as novel biomarkers in processes such as cancer progression and stem cell differentiation. However, current techniques to measure the viscoelastic nuclear mechanical properties are often time consuming, limited to probing one cell at a time, or require expensive, highly specialized equipment. Furthermore, many current assays do not measure time-dependent properties, which are characteristic of viscoelastic materials. Here, we present an easy-to-use microfluidic device that applies the well-established approach of micropipette aspiration, adapted to measure many cells in parallel. The device design allows rapid loading and purging of cells for measurements, and minimizes clogging by large particles or clusters of cells. Combined with a semi-automated image analysis pipeline, the microfluidic device approach enables significantly increased experimental throughput. We validated the experimental platform by comparing computational models of the fluid mechanics in the device with experimental measurements of fluid flow. In addition, we conducted experiments on cells lacking the nuclear envelope protein lamin A/C and wild-type controls, which have well-characterized nuclear mechanical properties. Fitting time-dependent nuclear deformation data to power law and different viscoelastic models revealed that loss of lamin A/C significantly altered the elastic and viscous properties of the nucleus, resulting in substantially increased nuclear deformability. Lastly, to demonstrate the versatility of the devices, we characterized the viscoelastic nuclear mechanical properties in a variety of cell lines and experimental model systems, including human skin fibroblasts from an individual with a mutation in the lamin gene associated with dilated cardiomyopathy, healthy control fibroblasts, induced pluripotent stem cells (iPSCs), and human tumor cells. Taken together, these experiments demonstrate the ability of the microfluidic device and automated image analysis platform to provide robust, high throughput measurements of nuclear mechanical properties, including time-dependent elastic and viscous behavior, in a broad range of 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 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)0,000
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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,184 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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