NanoMEA: A Tool for High-Throughput, Electrophysiological Phenotyping of Patterned Excitable Cells
Notice bibliographique
Résumé
Matrix nanotopographical cues are known to regulate the structure and function of somatic cells derived from human pluripotent stem cell (hPSC) sources. High-throughput electrophysiological analysis of excitable cells derived from hPSCs is possible via multielectrode arrays (MEAs) but conventional MEA platforms use flat substrates and do not reproduce physiologically relevant tissue-specific architecture. To address this issue, we developed a high-throughput nanotopographically patterned multielectrode array (nanoMEA) by integrating conductive, ion-permeable, nanotopographic patterns with 48-well MEA plates, and investigated the effect of substrate-mediated cytoskeletal organization on hPSC-derived cardiomyocyte and neuronal function at scale. Using our nanoMEA platform, we found patterned hPSC-derived cardiac monolayers exhibit both enhanced structural organization and greater sensitivity to treatment with calcium blocking or conduction inhibiting compounds when subjected to high-throughput dose-response studies. Similarly, hPSC-derived neurons grown on nanoMEA substrates exhibit faster migration and neurite outgrowth speeds, greater colocalization of pre- and postsynaptic markers, and enhanced cell-cell communication only revealed through examination of data sets derived from multiple technical replicates. The presented data highlight the nanoMEA as a new tool to facilitate high-throughput, electrophysiological analysis of ordered cardiac and neuronal monolayers, which can have important implications for preclinical analysis of excitable cell function.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».