Live-Cell Migration and Adhesion Turnover Assays
Notice bibliographique
Résumé
Fluorescence microscopy has revolutionized the way live-cell imaging is achieved. At the same time, it is also potentially harmful to a living specimen. Therefore, the specimen must be monitored for viability and health before, during, and after imaging sessions. Methods for monitoring cell viability and health will be discussed in this chapter. Another key to successful live-cell imaging is to minimize light exposure as much as possible. A summary of strategies for minimizing light exposure including maximizing the light throughput of the microscope and the sensitivity of light detection is presented. Various fluorescence microscopy techniques are presented with a focus on how the light is delivered to the sample (i.e., light density) and pros and cons for use with living specimens. The reader is also directed to other publications that go into these topics in more detail. Methods are described on how to prepare samples for single cell migration assays, how to measure cell migration rates (e.g., bright-field, semi-automated, and automated), and how to measure focal adhesion turnover rates. Details of how to correct images for background intensity and field-illumination uniformity artifacts for quantitative imaging are also described. Overall, this chapter will be helpful to scientists who are interested in imaging live specimens using fluorescence microscopy techniques. It will be of particular interest to anyone wanting to perform quantitative fluorescence imaging, and wanting to measure cell migration rates, and focal adhesion dynamics.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,009 |
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 ».