HyClear: A Novel Tissue Clearing Solution for One-Step Clearing of Microtissues
Notice bibliographique
Résumé
3-D cell cultures are being increasingly used as in vitro models are capable of better mimicry of in vivo tissues, particularly in drug screenings where mass transfer limitations can affect the cancer biology and response to drugs. Three-dimensional microscopy techniques, such as confocal and multiphoton microscopy, have been used to elucidate data from 3-D cell cultures and whole organs, but their reach inside the 3-D tissues is restrained by the light scattering of the tissues, limiting their effective reach to 100-200 µm, which is simply not enough. Tissue clearing protocols, developed mostly for larger specimens usually involve multiple steps of viscous liquid submersion, and are not easily adaptable for much smaller spheroids and organoids. In this work, we have developed a novel tissue clearing solution tailored for small spheroids and organoids. Our tissue clearing protocol, called HyClear, uses a mixture of DMSO, HPG and urea to allow for one-step tissue clearing of spheroids and organoids, and is compatible with high-throughput screening studies due to its speed and simplicity. We have shown that our tissue clearing agent is superior to many of the commonly used tissue clearing agents and allows for elucidating better quality data from drug screening experiments.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».