Optimizing chromosome yield: a comparative analysis of harvesting, preparation and waste recovery methods
Notice bibliographique
Résumé
In mitotic chromosome preparation, it is crucial to maximize chromosome yield for downstream cytogenetic analysis. Using HeLa cells as a model adherent cell, we assessed and compared the recovery of chromosomes from the entire process as well as the fraction of chromosomes that would generally become discarded in the standardly used trypsinization and mitotic-shake-off chromosome preparation methods. A higher chromosome yield for polyamine (PA) and methanol acetic acid (MAA) chromosomes was achieved using the mitotic-shake-off method compared to trypsinization. Moreover, mitotic arrest using colcemid or nocodazole gave similar PA and MAA chromosome yields in the commonly collected fractions. Interestingly, when comparing the fractions that would usually be discarded in the mitotic-shake-off, for colcemid-treated cells compared to nocodazole-treated cells, a greater number of PA chromosomes was recovered from the former. Our results show that chromosomes can be retrieved from the waste media. These recovered chromosomes display a suitable morphology in all chromosome preparations, suggesting that in conditions where high chromosome yields are required, utilizing the mitotic-shake-off method and recovering the generally discarded chromosome fraction together with the commonly used fraction would aid in maximizing chromosome yield.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».