Isolation, Culture, and Characterization of Primary Salivary Gland Cells
Notice bibliographique
Résumé
Primary cells are an essential tool for in vitro studies and are obtained directly from living tissues or organs. They closely mimic the physiological state and maintain in vivo functions for short periods of time under optimal conditions. Isolation and culture of salivary gland (SG) cells are useful to decipher the various mechanisms involved in salivary gland dysfunction. However, unlike some other primary cell cultures, SG cell cultures from patient-derived tissues present several challenges. They are difficult to obtain, culture, expand, and characterize due to their sensitive heterogenous cell population and limited expansion potential. In addition, the majority of saliva-secreting acinar cells fail to maintain a differentiated state ex vivo for long periods, and eventually succumb to an acinar-to-ductal metaplasia, losing their secretory phenotype and functions. Herein, we describe two detailed protocols for primary SG cell isolation, culture, and expansion from human (or mouse) salivary tissues using serum-free culture media. We also describe the growth kinetics of these primary cells along with their immunocytochemical characterization. © 2022 Wiley Periodicals LLC. Basic Protocol 1: Preparation of SG single-cell culture from freshly obtained human or mouse SG tissues. Basic Protocol 2: Preparation of SG explant culture from freshly obtained human or mouse SG tissues.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,014 |
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 ».