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Enregistrement W4388201325 · doi:10.3390/cells12212526

Measuring Single-Cell Calcium Dynamics Using a Myofilament-Localized Optical Biosensor in hiPSC-CMs Derived from DCM Patients

2023· article· en· W4388201325 sur OpenAlexafffund
Cara Hawey, Kyla Bourque, Karima Alim, Ida Derish, Kashif Khan, Natalie Gendron, Renzo Cecere, Nadia Giannetti, Terence E. Hébert

Notice bibliographique

RevueCells · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiomyopathy and Myosin Studies
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCourtois Foundation
Mots-clésMyofilamentVentricleCalciumCardiologyDilated cardiomyopathyHeart failureCardiomyopathyInternal medicineCalcium signalingCalcium in biologyMedicineL-type calcium channelStimulationBiophysicsChemistryBiomedical engineeringMyocyteCalcium channelBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,962

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,191 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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