Context-explorer: Analysis of spatially organized protein expression in high-throughput screens
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A growing body of evidence highlights the importance of the cellular microenvironment as a regulator of phenotypic and functional cellular responses to perturbations. We have previously developed cell patterning techniques to control population context parameters, and here we demonstrate Context-explorer (CE), a software tool to improve investigation of microenvironmental variables through colony level analyses. We demonstrate the capabilities of CE in the analysis of human and mouse pluripotent stem cells (hPSCs, mPSCs) patterned in colonies of defined size and shape in multi-well plates. CE employs a density-based clustering algorithm to identify cell colonies within micropatterned wells. Using this automatic colony classification methodology, we obtain accuracies comparable to manual colony counts in a fraction of the time. Classifying cells according to their relative position within a colony enables statistical analysis of radial spatial trends in protein expression within multiple colonies in the same treatment group. When applied to colonies of hPSCs, our analysis reveals a radial gradient in the expression of the pluripotency inducing transcription factors SOX2 and OCT4, and a similar trend in the intra-colony location of different cellular phenotypes. We extend these analyses to colonies of different sizes and shapes and demonstrate how the metrics derived by CE can be used to asses the patterning fidelity of micropatterned plates. We have incorporated a number of features to enhance the usability and utility of CE. To appeal to a broad scientific community, all of the software’s functionality is accessible from a graphical user interface, and convenience functions for several common data operations are included. CE is compatible with existing image analysis programs such as CellProfiler and extends the analytical capabilities already provided by these tools. Taken together, CE facilitates investigation of spatially heterogeneous cell populations in fundamental research and drug development validation programs.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».