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Enregistrement W2963442642 · doi:10.1242/bio.045294

A solution to prevent secondary flow in adherent cell cultures

2019· article· en· W2963442642 sur OpenAlexaff
Péter Száraz, Matthew Librach, Poonam Mander, Banafshe Hoseini, Max Librach, Farwah Iqbal, Clifford Librach

Notice bibliographique

RevueBiology Open · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMesenchymal stem cell research
Établissements canadiensUniversity of TorontoCReATe Fertility Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCell cultureBiologyCD90Mesenchymal stem cellCellCell biologyFlow cytometryEmbryonic stem cellStem cellImmunologyGeneticsGeneCD34

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

cell culture format is dominated by circular topology vessels, with the inherent disadvantage of secondary flow induced each time the cell cultures are repositioned. The secondary flow generates uneven sedimentation and adherence that negatively impacts cell culture quality. Here we show a modification of the circular culture vessel that abrogates these disturbances. Cell culture wells were augmented with a central column to diminish secondary flow. Human carcinoma cell lines (BeWo, JEG-3), mesenchymal stem cells [human umbilical cord perivascular cells (HUCPVC)] and mouse embryonic fibroblasts (MEF) were cultured in both column-augmented and regular culture wells. Human carcinoma cell cultures showed even cell densities and significantly more viable cells in column-augmented vessels. In FTM HUCPVC cultures, cell surface MSC marker (CD90, CD105) expression and cell differentiation-related gene expression patterns were significantly more homogeneous in column-augmented vessels. MEF cells in column-augmented culture vessels showed a more consistent expression of IGF-1. Column-augmented cell culture vessels significantly improve the homogeneity of adherent cell cultures by mitigating the adverse effect of the secondary flow.This article has an associated First Person interview with the first author of the paper.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,339 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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