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Enregistrement W4402750336 · doi:10.1242/jcs.262163

Precision <i>in situ</i> cryogenic correlative light and electron microscopy of optogenetically positioned organelles

2024· article· en· W4402750336 sur OpenAlexaff
Vikas A. Tillu, Gregory Redpath, James Rae, Juanfang Ruan, Yin Yao, María Lastra Cagigas, Renée Whan, Edna C. Hardeman, Peter W. Gunning, Vaishnavi Ananthanarayanan, Robert G. Parton, Nicholas Ariotti

Notice bibliographique

RevueJournal of Cell Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced Electron Microscopy Techniques and Applications
Établissements canadiensKensington Health
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilNew South Wales GovernmentMedical Research CouncilKids' Cancer ProjectUniversity of QueenslandAustralian Research CouncilUniversity of New South WalesAustralian Cancer Research FoundationVictor Chang Cardiac Research InstituteEMBL AustraliaAnalytical Center for the Government of the Russian Federation
Mots-clésOrganelleElectron microscopeMicroscopyIn situCryo-electron microscopyBiologyCorrelativeCytoplasmCryo-electron tomographyElectron tomographyBiophysicsNanotechnologyCell biologyMaterials scienceChemistryTomographyOpticsPhysicsScanning transmission electron microscopy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Unambiguous targeting of cellular structures for in situ cryo-electron microscopy in the heterogeneous, dense and compacted environment of the cytoplasm remains challenging. Here, we have developed a cryogenic correlative light and electron microscopy (cryo-CLEM) workflow that utilizes thin cells grown on a mechanically defined substratum for rapid analysis of organelles and macromolecular complexes by cryo-electron tomography (cryo-ET). We coupled these advancements with optogenetics to redistribute perinuclear-localised organelles to the cell periphery, allowing visualisation of organelles that would otherwise be positioned in cellular regions too thick for cryo-ET. This reliable and robust workflow allows for fast in situ analyses without the requirement for cryo-focused ion beam milling. Using this protocol, cells can be frozen, imaged by cryo-fluorescence microscopy and be ready for batch cryo-ET within a day.

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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,239

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,309 · 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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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