SH‐SY5Y and LUHMES cells display differential sensitivity to MPP+, tunicamycin, and epoxomicin in 2D and 3D cell culture
Notice bibliographique
Résumé
SH-SY5Y and LUHMES cell lines are widely used as model systems for studying neurotoxicity. Most of the existing data regarding the sensitivity of these cell lines to neurotoxicants have been recorded from cells growing as two-dimensional (2D) cultures on the surface of glass or plastic. With the emergence of 3D culture platforms designed to better represent native tissue, there is a growing need to compare the toxicology of neurons grown in 3D environments to those grown in 2D to better understand the impact that culture environment has on toxicant sensitivity. Here, a simple 3D culture method was used to assess the impact of growth environment on the sensitivity of SH-SY5Y cells and LUHMES cells to MPP+, tunicamycin, and epoxomicin, three neurotoxicants that have been previously used to generate experimental models for studying Parkinson's disease pathogenesis. SH-SY5Y cell viability following treatment with these three toxicants was significantly lower in 2D cultures as compared to 3D cultures. On the contrary, LUHMES cells did not show significant differences between growth conditions for any of the toxicants examined. However, LUHMES cells were more sensitive to MPP+, tunicamycin, and epoxomicin than SH-SY5Y cells. Thus, both the choice of cell line and the choice of growth environment must be considered when interpreting in vitro neurotoxicity data.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».