Protocol to monitor live-cell, real-time, mitochondrial respiration in mouse muscle cells using the Resipher platform
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Mitochondrial function is typically assessed by measuring oxygen consumption at a given time point. However, this approach cannot monitor respiratory changes that occur over time. Here, we present a protocol to measure mitochondrial respiration in freshly isolated muscle stem cells, primary skeletal muscle, and immortalized C2C12 myoblasts in real time using the Resipher platform. We describe steps for preparing and plating cells, performing media changes, setting up the software and device, and analyzing data. This method can be adapted to other cell types. For complete details on the use and execution of this protocol, please refer to Triolo et al. 1 • Protocol to measure cellular oxygen consumption in real time using Resipher • Procedures for culturing myoblasts and muscle stem cells to assess oxygen consumption • Instructions to quantify and represent oxygen consumption data Publisher’s note: Undertaking any experimental protocol requires adherence to local institutional guidelines for laboratory safety and ethics. Mitochondrial function is typically assessed by measuring oxygen consumption at a given time point. However, this approach cannot monitor respiratory changes that occur over time. Here, we present a protocol to measure mitochondrial respiration in freshly isolated muscle stem cells, primary skeletal muscle, and immortalized C2C12 myoblasts in real time using the Resipher platform. We describe steps for preparing and plating cells, performing media changes, setting up the software and device, and analyzing data. This method can be adapted to other cell types.
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.
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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 découle