Studying Chemotactic Migration in Dunn Chamber: An Example Applied to Adherent Cancer Cells
Notice bibliographique
Résumé
Cell migration is a vital process in the development of multicellular organisms. When deregulated, it is involved in many diseases such as inflammation and cancer metastisation. Some cancer cells could be stimulated using chemoattractant molecules, such as growth factor Heregulin β1. They respond to the attractant or repellent gradients through a process known as chemotaxis. Indeed, chemotactic cell motility is crucial in tumour cell dissemination and invasion of distant organs. Due to the complexity of this phenomenon, the majority of available in vitro methods to study the chemotactic motility process have limitations and are mainly based on endpoint assays, such as the Boyden chamber assay. Nevertheless, in vitro time-lapse microscopy represents an interesting opportunity to study cell motility in a chemoattracting gradient, since it generates large volume image-based information, allowing the analysis of cancer cell behaviours. Here, we describe a detailed time-lapse imaging protocol, designed for tracking T47D human breast cancer cell line motility, toward a gradient of Heregulin β1 in a Dunn chemotaxis chamber assay. The protocol described here is readily adapted to study the motility of any adherent cell line, under various conditions of chemoattractant gradients and of pharmacological drug treatments. Moreover, this protocol could be suitable to study changes in cell morphology, and in cell polarity.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».