Long-term high throughput agitation culturing with real-time metabolic profiling
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cellular metabolism relies on the dynamic coordination between glycolytic flux in the cytosol and oxidative phosphorylation (OXPHOS) within the mitochondria. To study the metabolic profiles of cells, researchers apply a monitoring system for measurements of critical parameters, e.g., pH and dissolved oxygen (DO), to understand underlying energy production tendencies, dictating the performance, resilience and growth of cells. However, implementing sensitive, non-invasive sensors into long-term culturing environments remains a technical bottleneck. Here, we describe the DolphinQ bioanalyzer, a novel culturing platform designed for high-throughput, real-time monitoring of cellular metabolism states under physiologically relevant conditions. We validate the system across multiple cell types and experimental set-ups, demonstrating its ability to resolve subtle metabolic shifts that are typically obscured in end-point assays. Notably, we utilize the system to characterize the metabolic impact of heteroplasmy in a mitochondrial disease model with affected ATP synthase. Our results underscore the utility of continuous, minimally disruptive monitoring for revealing the complexities of cellular metabolic adaptation. The DolphinQ framework therefore offers a robust tool for optimizing culture conditions across a wide range of applications and advancing fundamental research into metabolic flux and mitochondrial dysfunction.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
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 ».