Spatially-Resolved Live Cell Tagging and Isolation Using Protected Photoactivatable Cell Dyes
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Whether cultured in vitro or part of a complex tissue in vivo , a cell’s phenotype and function are significantly influenced by dynamic interactions with its microenvironment. To explicitly examine how a cell’s spatiotemporal activity impacts its behavior, we developed and validated a strategy termed SPACECAT—Spatially PhotoActivatable Color Encoded Cell Address Tags—to annotate, track, and isolate specific cells in a non-destructive, viability-preserving manner. In SPACECAT, a biological sample is immersed in a photocaged fluorescent molecule, and cells within a location of interest are labeled for further study by uncaging that molecule with user-patterned near-UV light. SPACECAT offers high spatial precision and temporal stability across diverse cell and tissue types, and is compatible with common downstream assays, including flow cytometry and single-cell RNA-Seq. Illustratively, we leveraged this approach in patient-derived intestinal organoids, a spatially complex system less amenable to genetic manipulations, to select for crypt-like regions enriched in stem-like and actively mitotic cells. Moreover, we demonstrate its applicability and utility on ex vivo tissue sections from four healthy organs and an autochthonous lung tumor model, uncovering spatially-biased gene expression patterns among immune cell subsets and identifying rare myeloid phenotypes enriched around tumor/healthy border regions. In sum, our method provides a minimally invasive and broadly applicable approach to link cellular spatiotemporal features and/or behavioral phenotypes with diverse downstream assays, enabling fundamental insights into the connections between tissue microenvironments and biological (dys)function.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».