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Enregistrement W3003745537 · doi:10.3390/cells9020344

An Automated, Single Cell Quantitative Imaging Microscopy Approach to Assess Micronucleus Formation, Genotoxicity and Chromosome Instability

2020· article· en· W3003745537 sur OpenAlexafffund
Chloe C. Lepage, Laura L. Thompson, Bradley Larson, Kirk J. McManus

Notice bibliographique

RevueCells · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCarcinogens and Genotoxicity Assessment
Établissements canadiensUniversity of ManitobaResearch Institute in Oncology and HematologyCancerCare Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchStrongUniversity of Pennsylvania
Mots-clésMicronucleus testMicronucleusGenome instabilityGenotoxicityBiologyGeneticsChromosomeComputational biologyCell biologyDNA damageGeneDNAChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Micronuclei are small, extranuclear bodies that are distinct from the primary cell nucleus. Micronucleus formation is an aberrant event that suggests a history of genotoxic stress or chromosome mis-segregation events. Accordingly, assays evaluating micronucleus formation serve as useful tools within the fields of toxicology and oncology. Here, we describe a novel micronucleus formation assay that utilizes a high-throughput imaging platform and automated image analysis software for accurate detection and rapid quantification of micronuclei at the single cell level. We show that our image analysis parameters are capable of identifying dose-dependent increases in micronucleus formation within three distinct cell lines following treatment with two established genotoxic agents, etoposide or bleomycin. We further show that this assay detects micronuclei induced through silencing of the established chromosome instability gene, SMC1A. Thus, the micronucleus formation assay described here is a versatile and efficient alternative to more laborious cytological approaches, and greatly increases throughput, which will be particularly beneficial for large-scale chemical or genetic screens.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,868

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,263 · 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 tête enseignante, 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

Citations34
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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