So, you want to create a frog cell line? A guide to establishing frog skin cell lines from tissue explants
Notice bibliographique
Résumé
Skin is an important interface with the external environment and investigating amphibian skin cell biology will improve our understanding of how environmental factors such as pathogens and pollutants are contributing to global amphibian declines. There is a critical need for in vitro systems to facilitate conservation research in model and non-model amphibians and the creation of new amphibian cell lines will play a significant role in reducing or even replacing the use of live animals for in vivo studies by providing an in vitro alternative. Here, we detail an adapted protocol for the generation of spontaneously arising cell lines from frog skin tissues, without the need for immortalization steps. Expanding the amphibian invitrome will foster and expedite new research in amphibian gene function, cellular responses, host-pathogen interactions, and toxicology. The following customizations to traditional tissue explant generation procedures have facilitated the successful generation of adherent skin epithelial-like cell lines from Xenopus laevis and can be further adapted for use with different frog species, such as Rana sylvatica, and different tissues: Osmotic adjustment of culture medium and solutions for different amphibian species. Use of small tissue explants, instead of enzymatic digestion of tissues, and gentle spotting of these tissue explants onto the growth surface of tissue culture flasks to promote better tissue adherence. Partial replacement of medium to allow accumulation of potential endogenous growth factors in cultures.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,031 |
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 ».