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Enregistrement W3138772926 · doi:10.1101/2021.03.18.436014

Insights into single hiPSC-derived cardiomyocyte phenotypes and maturation using ConTraX, an efficient pipeline for tracking contractile dynamics

2021· preprint· en· W3138772926 sur OpenAlexfundno aff
Gaspard Pardon, Henry Lewis, Alison Schroer Vander Roest, Erica A. Castillo, R. Wilson, Aleksandra K. Denisin, Cheavar A. Blair, Foster Birnbaum, Colin Holbrook, Kassie Koleckar, Alex C-Y Chang, Helen M. Blau, Beth L. Pruitt

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D Printing in Biomedical Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Graduate EducationProgram for Professor of Special Appointment (Eastern Scholar) at Shanghai Institutions of Higher LearningStanford Bio-XNational Natural Science Foundation of ChinaNational Institutes of HealthDivision of Undergraduate EducationStanford Cardiovascular Institute, School of Medicine, Stanford UniversityNational Science FoundationAmerican Heart AssociationCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of California, Santa BarbaraLi Ka Shing Foundation
Mots-clésModular designInduced pluripotent stem cellPipeline (software)PhenotypeComputational biologyComputer scienceCell biologyBiologyEmbryonic stem cellGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Cardiomyocytes derived from human induced pluripotent stem cells (hiPSC-CMs) are powerful in-vitro models to study the mechanisms underlying cardiomyopathies and cardiotoxicity. To understand how cellular mechanisms affect the heart, it is crucial to quantify the contractile function in single hiPSC-CMs over time, however, such measurements remain demanding and low-throughput, and are too seldom considered. We developed an open-access, versatile, streamlined, and highly automated pipeline to address these challenges and enable quantitative tracking of the contractile dynamics of single hiPSC- CMs over time: ConTraX . Three interlocking software modules enable: (i) parameter-based localization and selection of single hiPSC-CMs; (ii) automated video acquisition of >200 cells/hour; and (iii) streamlined measurements of the contractile parameters via traction force microscopy. Using ConTraX , we analyzed >2,753 hiPSC-CMs over time under orthogonal experimental conditions in terms of culture media and substrate stiffnesses. Using undirected high-dimensional clustering, we dissected the complex diversity of contractile phenotypes in hiPSC-CM populations and revealed converging maturation patterns. Our modular ConTraX pipeline empowers biologists with a potent quantitative analytic tool applicable to the development of cardiac therapies.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,227 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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