Culturing cells for life: innovative approaches in macroscopic and microfluidic cultures, with an emphasis on stem cells
Notice bibliographique
Résumé
In 2006, Whitesides, writing about microfluidics, said that microfluidics is in early adolescence and it is not yet clear how it will develop. Today, almost 20 years later, microfluidics became a fully developed, highly sophisticated, multidisciplinary field that had entirely honoured its early promise. Its strength stems from the knowledge and know-how, coming from multiple disciplines such as physics of fluids, engineering, and microfabrication in the beginning, followed, more recently, by cell biological research, in full bloom nowadays. In microfluidic devices, the environment of cells such as chemical and mechanical gradients can be reproduced, making biological studies even more compelling. The red thread of this review paper follows the new insights and discoveries in both traditional macro- and microfluidic cell culture brought into the cell biology field, especially in the culture of stem cells, filled with promise in the field of regenerative medicine. Microfluidic devices provide an environment that is much closer to that of in vivo cell culture than the conventional culture platforms, where large amounts of cells are cultured and the environment of individual cells cannot be distinguished. The convenience of live cell imaging, portability, and the integration of sensors to precisely, control various parameters, has expanded cell biologists’ arsenal In addition, microfluidic devices, integrated with different functionalities, that is, the automated cell culture systems, will be discussed as well.
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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 | 0,003 | 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 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».