Measuring Cell Growth and Junction Development in Epithelial Cells Using Electric Cell-Substrate Impedance Sensing (ECIS)
Notice bibliographique
Résumé
, the properties of tight junctions). The method provides simultaneous information on cell number and tight junction function by detecting electric parameters of cells grown on electrodes. Samples are probed with small alternating current (AC) over a range of frequencies, and changes in capacitance and impedance are measured over time. Capacitance reflects the degree of electrode coverage by cells, that correlates with cell number, and can be used to assess cell proliferation or migration. Impedance values inform about barrier function. Obtaining real-time simultaneous information on these parameters is unique to this system and is of great value for addressing fundamental questions such as the role of tight junction proteins in cell growth and migration. This protocol describes the use of ECIS to follow cell growth and tight junction-dependent barrier generation in tubular epithelial cells. We used this method to explore how depleting claudin-2, a tight junction protein affects tubular cell growth and barrier function. During the process, cells are transfected with control or claudin-2-specific siRNA, and 24h later plated on electrodes. ECIS automatically collects information on cell growth and barrier as the monolayer develops. The data are initially analyzed using the ECIS software and exported into a graph software for further processing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».