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Enregistrement W3047789990 · doi:10.31487/j.rgm.2020.02.05

Designing and Validating a New Method the TUNEL Microwave (TUNEL-MW) for Rapid Quantification of Apoptosis in Islets Following Isolation and Post-Thaw

2020· article· en· W3047789990 sur OpenAlexfundno aff
Jonathan R. T. Lakey, Priya M Miranda, Viswanathan Mohan, Ganthimathy Sekhar, Ranjit Mohan Anjana, S Gunasekaran, V. Thiagarajan, Michael P. Alexander

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Regenerative Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic function and diabetes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChristian Medical College, VelloreMadras Diabetes Research FoundationUniversity of Alberta
Mots-clésTUNEL assayApoptosisBiomedical engineeringAndrologyIsletBiologyChemistryMedicineEndocrinologyBiochemistryDiabetes mellitus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Among the current quality control assays used in islet transplantation, there is an urgent need for more appropriate assays that measure cell damage via apoptosis that are accurate and rapid. Although the Terminal Uridine Nucleotide End Labeling (TUNEL) is a popular marker for apoptosis, the protocol takes 4 hours to complete. In this regard, microwave assisted histoprocessing, which shortens the time taken for processing, holds promise. Keeping this in mind, a new TUNEL Microwave (TUNEL-MW) method, for rapid quantification of apoptosis, was designed, developed and validated. Method: Two lots of post-thaw isolated human islets cultured for 24 hours, 3 days, 5 days and 7 days i.e. 8 samples, were used for the study. Dewaxed and rehydrated tissues were processed for routine histology, stained with haematoxylin and eosin (H&E) and the conventional TUNEL was carried out as per manufacturer’s instructions. For the TUNEL-MW, kit instructions were modified and microwave-assisted histoprocessing was done. The assessment of apoptotic index (AI%) by light microscopy (LM) was carried out by a pathologist who was completely blinded to the study. Results: The new TUNEL-Microwave (TUNEL-MW) developed by us reduced processing time from 4 hours to 30 minutes (saving 3½ hours). Results were validated by univariate linear regression (r2>0.990), coefficient of variation (<5% between all three methods) and the Bland Altman plot comparing AI% determined by the new TUNEL-MW with the conventional TUNEL and with LM (gold standard). Conclusion: TUNEL Microwave appears to be an ideal method. It is simple and takes just 30 minutes to perform and can therefore be used along with existing quality control measures to rule out or measure apoptosis prior to islet release for islet transplantation.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,286 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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