Waveguide Evanescent Field Fluorescence Microscopy Images of Osteoblast Cells: The Effect of Trypsin and Image Processing Using <scp>TrackMate</scp>
Notice bibliographique
Résumé
Waveguide evanescent field fluorescence microscopy (WEFF) is an evanescent-based microscopy that utilizes a confined thin film of light, around 100 nm, to image the plasma membrane of cells attached to a waveguide. Low photobleaching and low background besides its high axial resolution allows time-lapse imaging to investigate changes in cell morphology in the presence or absence of chemical agents. Both large field of view (FOV) and uniform illumination are very important while imaging cell-substrate contacts with an evanescent field. In the current study, we demonstrate that the WEFF microscope is capable of large FOVs with a uniform illumination source and imaging over a very long time period with a simple and inexpensive experimental setup. The interaction of the trypsin with plasma membranes of live osteoblast cells is investigated. To analyze cell images (250 images), instead of relying on manual tracking, which is time-consuming and can introduce numerous errors, we performed image processing using TrackMate to investigate the dynamic response of cells upon exposure to trypsin. This helps to save time and increase the accuracy of the analysis. The powerful tracking and analysis capabilities of the TrackMate plugin in ImageJ are used to automatically detect the cells border and trace each cluster of cells. The reduction in cell area is accompanied by a notable increase in mean intensity, reflecting changes in the intracellular environment. However, the background did not change during the experiment, which proves that the fluorescence material remains attached to the cell membrane and does not leak into the cell medium.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».