HIGH CONTENT QUANTITATIVE FRAMEWORK FOR UNDERSTANDING MITOCHONDRIAL DYSFUNCTION IN HUMAN CELLS
Notice bibliographique
Résumé
Cellular and systemic stress disrupt function and impact health. This multidisciplinary thesis investigates the effects of internal and external stress in two contexts, mitochondrial dysfunction in Huntington Disease (HD) and publication pressure experienced by Canadian researchers during the COVID-19 pandemic. Standardized tools for accurately quantifying mitochondrial morphology remain limited, despite recent interest in understanding the role of mitochondrial dysfunction in HD. We first developed a high content and semi-automated analysis system for assessing mitochondrial morphology in patient-derived human fibroblasts. We compared control and HD cells, where HD fibroblasts were highly fragmented, and carried out orthogonal assays to measure energy production and mitochondrial membrane potential, validating the morphological results. We next evaluated how mitochondrial morphology responds to various stressors, including DNA damage, mitochondrial toxins, and nutrient and metabolite deprivation. The difference in the morphological response between control and diseased cells provided mechanistic insight into mitochondrial dysfunction in HD. Shifting focus to another form of stress, we also measured academic pressure during the COVID-19 pandemic. We explored disparities in perceived publication pressure reported between various populations, such as gender and disability status, using a nationwide survey of Canadian researchers. This thesis offers a dual biological and academic perspective on stress in the context of adaptation and resilience. Our interdisciplinary approach provides novel insights into mitochondrial morphology in HD and contributes to ongoing discussions about sustainable research cultures.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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.
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 ».