MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4410319856 · doi:10.1101/2025.05.08.652922

High Content System for Quantifying Mitochondrial Morphology in Patient-Derived Human Cells

2025· preprint· en· W4410319856 sur OpenAlexafffund
Kaitlyn Neuman, Samantha R Laville-Dupuy, Christina Peng, Ray Truant

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolomics and Mass Spectrometry Studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaPeking UniversityKrembil FoundationCanadian Institutes of Health ResearchSwansea University
Mots-clésMorphology (biology)Content (measure theory)ChemistryComputer scienceBiologyZoologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Mitochondrial function is critical for cellular health, with dysfunction contributing to human diseases. Structural changes in mitochondria, such as size and shape, reflect alterations in bioenergetics, fission-fusion dynamics, and metabolic homeostasis. Existing morphological quantification is outdated, can be biased, technologically limited, or overly complex. This study presents a high content system for quantifying morphology using open-access resources and widely available equipment. Fibroblasts were stained with PKmito TM Dye Deep Red, imaged via automated confocal microscopy, and analyzed with CellProfiler™ and KNIME ® . We tested different imaging conditions and found live-cell confocal imaging at 60x magnification provided the most precise measurements. Using this system, we found that human Huntington Disease fibroblast mitochondria were significantly smaller and more circular, suggesting increased fission. To confirm our results, we employed other mitochondrial assays and found elevated expression of the fission protein Drp1, reduced respiration, impaired iron uptake, and increased membrane potential. This system offers a robust, unbiased high content approach to studying mitochondrial morphology in disease.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,216 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory)→Même sujetMetabolomics and Mass Spectrometry Studies→Travaux en français237 207→