Measuring Single-Cell Calcium Dynamics Using a Myofilament-Localized Optical Biosensor in hiPSC-CMs Derived from DCM Patients
Notice bibliographique
Résumé
Synchronized contractions of cardiomyocytes within the heart are tightly coupled to electrical stimulation known as excitation-contraction coupling. Calcium plays a key role in this process and dysregulated calcium handling can significantly impair cardiac function and lead to the development of cardiomyopathies and heart failure. Here, we describe a method and analytical technique to study myofilament-localized calcium signaling using the intensity-based fluorescent biosensor, RGECO-TnT. Dilated cardiomyopathy is a heart muscle disease that negatively impacts the heart’s contractile function following dilatation of the left ventricle. We demonstrate how this biosensor can be used to characterize 2D hiPSC-CMs monolayers generated from a healthy control subject compared to two patients diagnosed with dilated cardiomyopathy. Lastly, we provide a step-by-step guide for single-cell data analysis and describe a custom Transient Analysis application, specifically designed to quantify features of calcium transients. All in all, we explain how this analytical approach can be applied to phenotype hiPSC-CM behaviours and stratify patient responses to identify perturbations in calcium signaling.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».