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Enregistrement W4392514369 · doi:10.1016/j.cryobiol.2024.104883

Effects of different cryopreservation parameters on the differences between trypan blue and fluorescent SYTO 13/GelRed assays

2024· article· en· W4392514369 sur OpenAlexafffund
Elham Ashrafi, Dominic Sauvageau, Janet A.W. Elliott

Notice bibliographique

RevueCryobiology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Biology and Fertility
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanada Research Chairs
Mots-clésCryoprotectantCryopreservationTrypan blueViability assayHemocytometerBiologyCellContext (archaeology)ChemistryMolecular biologyBiochemistryCell biologyEmbryo

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Post-thaw cell viability assessment is very important in cryopreservation because it is the main assessment method used to optimize cryopreservation protocols for each cell type; hence, having standardized accurate, quick, and reliable assays for post-thaw cell viability measurements is of utmost importance. The trypan blue exclusion assay and nucleic-acid-binding fluorescence-based assays are two different methods for cell viability assessment. Both assays identify cells with damaged membranes by whether they let a compound enter the cell. In this study, these two assays are compared in the context of cryopreservation and the impacts of important cryopreservation parameters on the differences in measurements are investigated. H9c2 myoblasts were cryopreserved with different freezing protocols. Cell membrane integrities were measured immediately after thaw as well as after cryoprotectant removal by a hemocytometer-based trypan blue dye exclusion assay and a dual fluorometric SYTO 13/GelRed assay; and the results were compared. This study quantifies how (i) the absence or presence of different cryoprotectants, (ii) different cell-cryoprotectant incubation conditions, and (iii) the presence or removal of cryoprotectants after thaw affect the differences between these two viability assays.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,196
Score d'incertitude au seuil0,338

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,241 · 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'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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