Isolating Nuclei From Frozen Human Heart Tissue for Single‐Nucleus RNA Sequencing
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Heart disease is the leading cause of global morbidity and mortality. This is in part because, despite an abundance of animal and in vitro models, it has been a challenge to date to study human heart tissue with sufficient depth and resolution to develop disease-modifying therapies for common cardiac conditions. Single-nucleus RNA sequencing (snRNA-seq) has emerged as a powerful tool capable of analyzing cellular function and signaling in health and disease, and has already contributed to significant advances in areas such as oncology and hematology. Employing snRNA-seq technology on flash-frozen human tissue has the potential to unlock novel disease mechanisms and pathways in any organ. Studying the human heart using snRNA-seq is a key priority for the field of cardiovascular sciences; however, progress to date has been slowed by numerous barriers. One key challenge is the fact that the human heart is very resistant to shearing and stress, making tissue dissociation and nuclear isolation difficult. Here, we describe a tissue dissociation method allowing the efficient and cost-effective isolation of high-quality nuclei from flash-frozen human heart tissue collected in surgical operating rooms. Our protocol addresses the challenge of nuclear isolation from human hearts, enables snRNA-seq of the human heart, and paves the way for an improved understanding of the human heart in health and disease. Ultimately, this will be key to uncovering signaling pathways and networks amenable to therapeutic intervention and the development of novel biomarkers and disease-modifying therapies. © 2022 Wiley Periodicals LLC. Basic Protocol: Human heart tissue dissociation and nuclear isolation for snRNA-seq.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle