Optimizing oxygen in cell culture through a pericellular oxygen regulating incubator
Notice bibliographique
Résumé
The vast majority of cell culture is done in incubators that do not regulate oxygen (O 2 ) levels. Increasingly, however, researchers are recognizing the importance of culturing cells at physiological oxygen levels, which are typically 2-6% O 2 compared to 18-19% when not regulated. Culturing at levels as low as 1% O 2 is also common, often in the context of cancer biology where hypoxia is a feature of many solid tumours. O 2 -regulating incubators are sometimes employed by researchers, but these incubators regulate oxygen in the gas phase. However, cellular oxygen consumption leads to oxygen depletion in the liquid phase of media immediately adjacent to the cells. Consequently, these pericellular O 2 levels are much lower than intended and reported by researchers. In fact, it is likely that most hypoxia research is performed under nearly anoxic conditions. The extent of oxygen depletion in media is dependent on cell density, cell type, and height of the media column among other variables; these are virtually never reported in researcher articles, greatly limiting reproducibility. This needs to be rectified to optimize the cell culture model. To this end, we have developed a cell culture incubator that regulates O 2 in the liquid phase, rather than headspace gas. This innovation allows for a far better standardization of the oxygen concentration experienced by cells. We will show that this incubator can regulate pericellular oxygen at different set points and at different seeding densities. In the future, this technology is vital for physiological cell culture and hypoxia research. Funding from Natural Science and Engineering Council of Canada Discovery Grant to JAS This abstract was presented at the American Physiology Summit 2025 and is only available in HTML format. There is no downloadable file or PDF version. The Physiology editorial board was not involved in the peer review process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».