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Enregistrement W4200435732 · doi:10.3390/cells10123419

High-Throughput Functional Analysis of CFTR and Other Apically Localized Proteins in iPSC-Derived Human Intestinal Organoids

2021· article· en· W4200435732 sur OpenAlexafffund
Sunny Xia, Zoltán Bozóky, Michelle Di Paola, Onofrio Laselva, Saumel Ahmadi, Jia Xin Jiang, Amy L. Pitstick, Chong Jiang, Daniela Rotin, Christopher N. Mayhew, Nicola L. Jones, Christine E. Bear

Notice bibliographique

RevueCells · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCystic Fibrosis Research Advances
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesScheme for Promotion of Academic and Research CollaborationHospital for Sick ChildrenGovernment of CanadaGovernment of OntarioSick Kids FoundationGenome CanadaOntario GenomicsOntario Genomics Institute
Mots-clésOrganoidInduced pluripotent stem cellCell biologyContext (archaeology)Cystic fibrosisMutantChemistryBiologyEmbryonic stem cellBiochemistryGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Induced Pluripotent Stem Cells (iPSCs) can be differentiated into epithelial organoids that recapitulate the relevant context for CFTR and enable testing of therapies targeting Cystic Fibrosis (CF)-causing mutant proteins. However, to date, CF-iPSC-derived organoids have only been used to study pharmacological modulation of mutant CFTR channel activity and not the activity of other disease-relevant membrane protein constituents. In the current work, we describe a high-throughput, fluorescence-based assay of CFTR channel activity in iPSC-derived intestinal organoids and describe how this method can be adapted to study other apical membrane proteins. Specifically, we show how this assay can be employed to study CFTR and ENaC channels and an electrogenic acid transporter in the same iPSC-derived intestinal tissue. This phenotypic platform promises to expand CF therapy discovery to include strategies that target multiple determinants of epithelial fluid transport.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,222
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0030,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,275 · 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.

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

Citations21
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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