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Enregistrement W3132039930 · doi:10.1242/jcs.250647

Imaging host–pathogen interactions using epithelial and bacterial cell infection models

2021· review· en· W3132039930 sur OpenAlexafffund
Amber J. Park, Madison A. Wright, Elyse J. Roach, Cezar M. Khursigara

Notice bibliographique

RevueJournal of Cell Science · 2021
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCell Image Analysis Techniques
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésBiologyLive cell imagingMicroscopyPathogenComputational biologyHost (biology)CellCell biologyMicrobiologyPathologyEcologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The age-old saying, seeing is believing, could not be truer when we think about the value of imaging interactions between epithelial cells and bacterial pathogens. Imaging and culturing techniques have vastly improved over the years, and the breadth and depth of these methods is ever increasing. These technical advances have benefited researchers greatly; however, due to the large number of potential model systems and microscopy techniques to choose from, it can be overwhelming to select the most appropriate tools for your research question. This Review discusses a variety of available epithelial culturing methods and quality control experiments that can be performed, and outlines various options commonly used to fluorescently label bacterial and mammalian cell components. Both light- and electron-microscopy techniques are reviewed, with descriptions of both technical aspects and common applications. Several examples of imaging bacterial pathogens and their interactions with epithelial cells are discussed to provide researchers with an idea of the types of biological questions that can be successfully answered by using microscopy.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,706
Score d'incertitude au seuil0,710

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,314 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations8
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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