An accessible microfluidic perfusion platform for time-restricted control of zebrafish embryonic patterning
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the dynamic nature of developmental networks requires live imaging techniques capable of capturing real-time developmental processes in wild-type and mutant embryos as they are exposed to pharmacological perturbations. A peculiar developmental patterning process in early vertebrate embryos is the sequential segmentation of bilateral somites from the unsegmented tail tissue along their major axis. Earlier work discovered that segmentation is instructed by an oscillatory fibroblast growth factor (Fgf)/ERK signaling gradient sourced from the tailbud. Somite segmentation was recapitulated at will in the absence of the molecular oscillator, "the segmentation clock", via pulsatile drug inhibitions. Here, we present a live imaging setup for zebrafish embryos that incorporates a 3D-printed chamber and a programmed syringe pump for precise, automated, periodic drug delivery. The chamber secures the orientation of zebrafish embryos in agarose inserts and incorporates inflow and outflow ports to facilitate controlled drug perfusion. Servo motors controlled by an Arduino were integrated to automate valve switching, achieving fully automated exchange of two different fluids for alternating drug delivery and rinse cycles. Such periodic delivery of an inhibitor drug entrains the Fgf/ERK signaling gradient in the embryonic tail to oscillate in clock-deficient mutants, creating lab-reconstituted somites in otherwise defective embryos. Embryos expressing fluorescent markers can further be imaged at single-cell resolution during perturbations. Overall, this system provides a cost-effective, reproducible platform for investigating vertebrate development and interrogating cellular decision-making under controlled experimental conditions. We anticipate this setup will be broadly beneficial for the biomedical research community interested in controlled drug delivery and in vivo cellular dynamics.
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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 | 0,000 |
| 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 ».