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Enregistrement W2975155631 · doi:10.1101/782086

Gels for Live Analysis of Compartmentalized Environments (GLAnCE): A Tissue Model to Probe Tumour Phenotypes at Tumour-Stroma Interfaces

2019· preprint· en· W2975155631 sur OpenAlexafffund
Elisa D’Arcangelo, Nila C. Wu, Tianhao Chen, Andi Shahaj, Jose L. Cadavid, Linwen Huang, Laurie Ailles, Alison P. McGuigan

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Cells and Metastasis
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchCalifornia HIV/AIDS Research Program
Mots-clésStromaStromal cellParacrine signallingBiologyCell biologyPhenotypeCancer cellTumor microenvironmentCellCancer researchTumour heterogeneityCancerImmunologyGeneGeneticsTumor cellsImmunohistochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The interface between a tumour and the adjacent stroma is a site of great importance for tumour development. At this site, carcinoma cells are highly proliferative, undergo invasive phenotypic changes, and directly interact with surrounding stromal cells, such as cancer-associated fibroblasts (CAFs) which further exert pro-tumorigenic effects. Here we describe the development of GLAnCE (Gels for Live Analysis of Compartmentalized Environments), an easy-to-use hydrogel-culture platform for investigating CAF-tumour cell interaction dynamics in vitro at a tumour-stroma interface. GLAnCE enables observation of CAF-mediated enhancement of both tumour cell proliferation and invasion at the tumour-stroma interface in real time, as well as stratification between phenotypes at the interface versus in the bulk tumour tissue compartment. We found that CAF presence resulted in the establishment of an invasion-permissive, interface-specific matrix environment, that leads to carcinoma cell movement outwards from the tumour edge and tumour cell invasion. Furthermore, the spatial stratification capability of GLAnCE was leveraged to discern differences between tumour cell epithelial-to-mesenchymal (EMT) transition genes induced by paracrine signaling from CAFs versus genes induced by interface-specific, CAF-mediated microenvironment. GLAnCE combines high usability and tissue complexity, to provide a powerful in vitro platform to probe mechanisms of tumour cell movement specific to the microenvironment at the tumour-stroma interface.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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