BrainPhys neuronal medium optimized for imaging and optogenetics in vitro
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The capabilities of imaging technologies, fluorescent sensors, and optogenetics tools for cell biology have improved exponentially in the last ten years. At the same time, advances in cellular reprogramming and organoid engineering have quickly expanded the use of human neuronal models in vitro . Altogether this creates an increasing need for tissue culture conditions better adapted to live-cell imaging. Here, we identified multiple caveats of traditional media when used for live imaging and functional assays on neuronal cultures (e.g., phototoxicity, suboptimal fluorescence signals, and unphysiological neuronal activity). To overcome these issues, we developed a new neuromedium, “BrainPhys™ Imaging”, in which we adjusted fluorescent and phototoxic compounds. The new medium is based on the formulation of the original BrainPhys medium, which we designed to better support the neuronal activity of human neurons in vitro 1 . We tested the new imaging-optimized formulation on human neurons cultured in monolayers or organoids, and rat primary neurons. BrainPhys Imaging enhanced fluorescence signals and reduced phototoxicity throughout the entire light spectrum. Importantly, consistent with standard BrainPhys, we showed that the new imaging medium optimally supports the electrical and synaptic activity of midbrain and human cortical neurons in culture. We also benchmarked the capacity of the new medium for functional calcium imaging and optogenetic control of human neurons. Altogether, our study shows that the new BrainPhys Imaging improves the quality of a wide range of fluorescence imaging applications with live neurons in vitro while supporting cell viability and neuronal functions.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».