English | 中文版 | 手機(jī)版 企業(yè)登錄 | 個(gè)人登錄 | 郵件訂閱
當(dāng)前位置 > 首頁(yè) > 技術(shù)文章 > 準(zhǔn)確解讀細(xì)胞死亡實(shí)驗(yàn)結(jié)果的技巧分享

準(zhǔn)確解讀細(xì)胞死亡實(shí)驗(yàn)結(jié)果的技巧分享

瀏覽次數(shù):1223 發(fā)布日期:2023-12-26 

摘要:細(xì)胞死亡是一個(gè)重要的生物過(guò)程,其檢測(cè)和測(cè)量過(guò)程困難,尤其是在多種檢測(cè)條件同時(shí)進(jìn)行時(shí)。由于測(cè)量技術(shù)的復(fù)雜性和該領(lǐng)域標(biāo)準(zhǔn)化方法的缺乏,細(xì)胞死亡數(shù)據(jù)的解讀變得更加復(fù)雜。本文提供更多提示來(lái)幫助解釋細(xì)胞死亡實(shí)驗(yàn)。
 

關(guān)鍵詞:細(xì)胞死亡、數(shù)據(jù)解讀、細(xì)胞增殖、細(xì)胞死亡機(jī)制、細(xì)胞分析、細(xì)胞生物學(xué)、細(xì)胞計(jì)數(shù)、活細(xì)胞成像
 

Nature Cell Biology》期刊在2023年11月發(fā)表了一篇名為《Quick tips for interpreting cell death experiments[1]的文章,文中列舉了解讀細(xì)胞死亡實(shí)驗(yàn)結(jié)果的多個(gè)技巧。

細(xì)胞死亡是動(dòng)物發(fā)育和維持體內(nèi)穩(wěn)態(tài)至關(guān)重要的環(huán)節(jié),許多研究試圖了解細(xì)胞死亡是如何被調(diào)節(jié)的,也有研究試圖找到能夠觸發(fā)或防止細(xì)胞死亡的藥物。測(cè)量細(xì)胞死亡并清楚地呈現(xiàn)細(xì)胞死亡過(guò)程是一個(gè)艱巨的挑戰(zhàn)。這篇綜述提供了一些技巧來(lái)幫助解釋已發(fā)表的細(xì)胞死亡實(shí)驗(yàn)的結(jié)果。重點(diǎn)在于培養(yǎng)細(xì)胞中進(jìn)行的機(jī)制實(shí)驗(yàn),在兩種或兩種以上的條件下比較細(xì)胞死亡的數(shù)量,這是許多研究中常見(jiàn)的實(shí)驗(yàn)方式。這些技巧是根據(jù)作者自己的研究、所遇到的問(wèn)題和失誤,以及盡可能仔細(xì)地測(cè)量細(xì)胞死亡而做出的努力得出的。
 

Tip1:如何檢測(cè)細(xì)胞死亡

活細(xì)胞、瀕死細(xì)胞和死細(xì)胞都會(huì)產(chǎn)生許多信號(hào),通過(guò)這些信號(hào)可直接檢測(cè)或間接推斷細(xì)胞死亡(圖1a,b),重要的是要注意不同技術(shù)是如何檢測(cè)細(xì)胞死亡的。例如,使用流式細(xì)胞術(shù)或圖像法直接對(duì)群體中的單個(gè)活細(xì)胞和/或死細(xì)胞進(jìn)行計(jì)數(shù)。然而,許多研究中用來(lái)推斷細(xì)胞死亡的依據(jù)是群體中所有細(xì)胞獲得的大量代謝物,例如還原四唑基化合物(如使用MTT試劑盒)或測(cè)量總ATP豐度(如使用CellTiter-Glo)。雖然代謝數(shù)據(jù)相對(duì)簡(jiǎn)單且易于拓展到大量樣品,但這些方法不能直接測(cè)量細(xì)胞死亡且會(huì)受到技術(shù)干擾(例如在細(xì)胞凋亡早期,線(xiàn)粒體損傷會(huì)改變新陳代謝、增加ATP水平,與細(xì)胞死亡無(wú)關(guān)[2]),在進(jìn)行這些操作時(shí),減緩新陳代謝但不殺死細(xì)胞的情況也可能引起誤解。監(jiān)測(cè)細(xì)胞死亡途徑特異性生化變化(如凋亡過(guò)程中線(xiàn)粒體內(nèi)膜跨膜電位的喪失)可能有助于分析細(xì)胞死亡機(jī)制的誘發(fā)情況,但仍會(huì)受到其他限制,下文將進(jìn)行解析。

 

Tip2:如何分析細(xì)胞死亡

細(xì)胞死亡研究的常見(jiàn)比較方法是陰性對(duì)照與一種或多種處理?xiàng)l件之間進(jìn)行對(duì)比(圖1c)。如上文所述,需要注意的是監(jiān)測(cè)細(xì)胞死亡還是推斷細(xì)胞死亡。在使用大量代謝物進(jìn)行檢測(cè)時(shí),無(wú)法辨別治療處理是否會(huì)導(dǎo)致細(xì)胞死亡、減緩細(xì)胞增殖或?qū)е逻@些效應(yīng)的某種組合情況發(fā)生(圖1d),當(dāng)長(zhǎng)時(shí)間處理細(xì)胞時(shí)這一問(wèn)題尤為突出,持續(xù)增殖、增殖停止或細(xì)胞死亡的綜合情況可能會(huì)發(fā)生。此外,只知道活細(xì)胞數(shù)或死細(xì)胞數(shù)難以了解藥物效果,例如,一個(gè)樣本起初有100個(gè)活細(xì)胞,后來(lái)有100個(gè)死細(xì)胞和0個(gè)活細(xì)胞,這與一個(gè)樣本起初有100個(gè)活細(xì)胞,后來(lái)有100個(gè)死細(xì)胞和400個(gè)活細(xì)胞是不同的。我們需要知道在實(shí)驗(yàn)開(kāi)始時(shí)的活細(xì)胞數(shù)以及在實(shí)驗(yàn)結(jié)束時(shí)的活細(xì)胞數(shù)和死細(xì)胞數(shù),才能清楚地了解特定治療的效果[3,4]。

 

Tip3:考慮時(shí)間對(duì)結(jié)果的影響

細(xì)胞死亡是隨時(shí)間推移而發(fā)生的過(guò)程,在最終導(dǎo)致細(xì)胞死亡信號(hào)到達(dá)和實(shí)際質(zhì)膜破裂之間通常會(huì)發(fā)生一段信號(hào)轉(zhuǎn)導(dǎo)期,這個(gè)時(shí)間可以從幾分鐘、幾小時(shí)、或到幾天不等,這是致命刺激的性質(zhì)[5](圖1d)影響而造成的。因此,重要的是要注意何時(shí)進(jìn)行細(xì)胞死亡測(cè)量。通常會(huì)使用一個(gè)任意的終點(diǎn)(例如,6、24或48小時(shí))。重要的是要考慮終點(diǎn)的選擇是否有生物學(xué)依據(jù),以及如果提前或推遲測(cè)量結(jié)果會(huì)是怎樣。某些細(xì)胞死亡抑制劑或基因操作可能并不能完全阻止細(xì)胞死亡,而只是改變了細(xì)胞死亡的時(shí)間[3]。因此,理想情況下細(xì)胞死亡是隨著時(shí)間的推移而測(cè)量的。在采用終點(diǎn)檢測(cè)法時(shí),合理選擇時(shí)間點(diǎn)至關(guān)重要。

在質(zhì)膜破裂后的某個(gè)時(shí)刻,原始細(xì)胞物質(zhì)可能會(huì)完全解體(圖1a),這可能將導(dǎo)致對(duì)細(xì)胞死亡的誤解。相對(duì)于細(xì)胞群中細(xì)胞死亡的開(kāi)始時(shí)間而言,過(guò)晚地測(cè)量可能意味著只有少量死亡細(xì)胞能保持足夠的完整性,無(wú)法通過(guò)任何方式對(duì)其進(jìn)行計(jì)數(shù)。如果一種擾動(dòng)迅速殺死了一些細(xì)胞,但剩余的活細(xì)胞繼續(xù)增殖直到較晚的實(shí)驗(yàn)終點(diǎn),這可能會(huì)掩蓋早期的細(xì)胞死亡效應(yīng),并導(dǎo)致一種“幸存者偏差”,即特定處理的致死效應(yīng)被忽視。對(duì)群體中的細(xì)胞死亡進(jìn)行延時(shí)測(cè)量有助于改善這些問(wèn)題[3,4]。

 

Tip4:考慮細(xì)胞增殖對(duì)數(shù)據(jù)解釋的影響(第一部分)

特別是在使用終點(diǎn)法測(cè)定細(xì)胞活力時(shí),細(xì)胞增殖可能會(huì)影響對(duì)細(xì)胞死亡的檢測(cè)和解釋。[6]在對(duì)照條件下的活細(xì)胞數(shù)量通常會(huì)在實(shí)驗(yàn)開(kāi)始和結(jié)束之間會(huì)迅速增加。在已發(fā)表的研究中頻繁使用24或48小時(shí)作為時(shí)間終點(diǎn)的部分原因是需要在這些細(xì)胞本身密度過(guò)大導(dǎo)致細(xì)胞死亡之前從對(duì)照條件中捕獲數(shù)據(jù)(圖1d)。更重要的是,相對(duì)于任何處理過(guò)的細(xì)胞群體,對(duì)照細(xì)胞群體的無(wú)限增殖可能無(wú)意中導(dǎo)致被誤解為對(duì)細(xì)胞死亡的影響(圖1d)[7]。

 

細(xì)胞增殖不會(huì)因許多致命的刺激而停止,在細(xì)胞死亡開(kāi)始前的幾個(gè)小時(shí)內(nèi),活細(xì)胞的數(shù)量反而會(huì)繼續(xù)增加(圖1d)[3]。另一方面,DNA損傷或生長(zhǎng)因子信號(hào)的抑制可引起雙相反應(yīng),即細(xì)胞首先停止增殖,之后不再增殖的細(xì)胞發(fā)生死亡[8]。這些動(dòng)態(tài)很難用任何類(lèi)型的終點(diǎn)分析來(lái)捕捉且不能輕易區(qū)分增殖停止和細(xì)胞死亡的大量代謝。隨著時(shí)間的推移,直接計(jì)數(shù)活細(xì)胞和死細(xì)胞的技術(shù)可以幫助捕捉這些效應(yīng),并將細(xì)胞死亡歸一化到一個(gè)群體中觀察到的起始或max活細(xì)胞數(shù)[3,4]。還開(kāi)發(fā)了一些特殊的指標(biāo)來(lái)衡量細(xì)胞增殖和細(xì)胞死亡是如何協(xié)調(diào)的,并有助于解釋群體水平上的細(xì)胞死亡[7]

 

Tip5:考慮細(xì)胞增殖對(duì)數(shù)據(jù)解釋的影響(第二部分)

同時(shí)檢查一種處理對(duì)許多不同細(xì)胞系的影響是非常常見(jiàn)的。細(xì)胞系之間細(xì)胞增殖速率的差異會(huì)很大程度地影響對(duì)這些數(shù)據(jù)的解釋。尤其在批量測(cè)定細(xì)胞活力時(shí),相比于增殖較快的細(xì)胞,生長(zhǎng)較慢的細(xì)胞通常對(duì)治療誘導(dǎo)的細(xì)胞死亡表現(xiàn)出更強(qiáng)的抵抗力。HER2陽(yáng)性乳腺癌細(xì)胞往往比培養(yǎng)的其他乳腺癌細(xì)胞增殖得更慢,因此傳統(tǒng)的測(cè)量方法無(wú)法捕捉到這些細(xì)胞對(duì)HER2抑制劑的獨(dú)特敏感性。歸一化方法可以減輕生長(zhǎng)速率變化的混雜效應(yīng),更準(zhǔn)確地測(cè)量處理因素誘導(dǎo)的細(xì)胞死亡[8,9]。

 

Tip6:數(shù)據(jù)規(guī)范化

細(xì)胞活力或細(xì)胞死亡通常以標(biāo)準(zhǔn)化和簡(jiǎn)化的模式呈現(xiàn)(例如0到1或0%到100%的細(xì)胞死亡)。當(dāng)使用大量代謝物計(jì)算時(shí),通常減去培養(yǎng)基或培養(yǎng)容器產(chǎn)生的背景信號(hào)來(lái)對(duì)結(jié)果進(jìn)行歸一化處理,然后將實(shí)驗(yàn)組與陰性對(duì)照組進(jìn)行比對(duì)。“細(xì)胞活力”降低50%可能表示所有細(xì)胞的增殖速度減慢50%,也可能表示群體中某些細(xì)胞死亡而其他細(xì)胞存活并增殖。

 

在一些研究中,結(jié)果被進(jìn)一步抽象為相對(duì)于對(duì)照組的“細(xì)胞死亡百分比變化”。如果沒(méi)有進(jìn)一步的信息,就無(wú)法獲知細(xì)胞群中多少細(xì)胞死亡。“細(xì)胞死亡增加100%”可以解釋為2%和4%的死亡細(xì)胞之間的差異,也可能意味著40%和80%的死亡細(xì)胞之間的差異。這種形式的數(shù)據(jù)歸一化可能會(huì)影響我們對(duì)生物效應(yīng)的判斷。其他的簡(jiǎn)化方法,如以熱圖形式顯示匯總數(shù)據(jù),可以簡(jiǎn)明扼要地傳達(dá)許多觀測(cè)值。這些描述只顯示了平均值,不同條件下存在的生物變異性仍不清楚。有時(shí),應(yīng)用的歸一化和簡(jiǎn)化程度越多,就越難直觀地理解一種處理方法如何影響細(xì)胞死亡。

 

Tip7:仔細(xì)檢查圖表標(biāo)注

細(xì)胞死亡數(shù)據(jù)結(jié)果的呈現(xiàn)方式會(huì)影響我們對(duì)這些結(jié)果的解讀。細(xì)胞死亡分析通常以x-y圖的形式呈現(xiàn),其中y軸是“細(xì)胞死亡”的某種測(cè)量值。衡量標(biāo)準(zhǔn)可能包括活細(xì)胞計(jì)數(shù)、死細(xì)胞計(jì)數(shù)、群體中檢測(cè)到的細(xì)胞死亡標(biāo)記物的數(shù)量或群體代謝活動(dòng)。需要特別注意這些不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)在y軸是如何標(biāo)注的,尤其是來(lái)自不同檢測(cè)方法的數(shù)據(jù)被歸一化并轉(zhuǎn)換成“細(xì)胞死亡百分比”或“細(xì)胞存活百分比”值時(shí)。如上所述,大量代謝物讀數(shù)并不直接體現(xiàn)細(xì)胞死亡情況,但有時(shí)會(huì)被作為細(xì)胞死亡的衡量標(biāo)準(zhǔn)。同樣,僅對(duì)細(xì)胞死亡或死細(xì)胞情況進(jìn)行定量也不一定能有效說(shuō)明群體中細(xì)胞死亡的總體水平。理想情況下,y軸應(yīng)標(biāo)注實(shí)際的測(cè)量值,以避免數(shù)據(jù)被過(guò)度解讀或誤讀的風(fēng)險(xiǎn)。此外,y軸的范圍也很重要,有時(shí)y軸不是呈現(xiàn)一個(gè)完整的范圍(0-100%),而是被限制在一組有限的值之間,這往往會(huì)在視覺(jué)上放大差異。

 

Tip8:注意細(xì)胞菌株和細(xì)胞培養(yǎng)條件

細(xì)胞供應(yīng)源、傳代數(shù)和生長(zhǎng)條件是細(xì)胞死亡實(shí)驗(yàn)中的重要變量。培養(yǎng)中的細(xì)胞在不斷變化,這種變化可能導(dǎo)致不同實(shí)驗(yàn)室使用的同一細(xì)胞系菌株之間細(xì)胞死亡的差異[9]。細(xì)胞死亡反應(yīng)也會(huì)因生長(zhǎng)培養(yǎng)基成分、細(xì)胞數(shù)量或培養(yǎng)容器中的細(xì)胞匯合度不同而存在差異。因此,關(guān)注上述變量至關(guān)重要。在某些情況下,實(shí)驗(yàn)之間、實(shí)驗(yàn)室之間的結(jié)果差異可以用細(xì)胞系克隆漂移、檢測(cè)細(xì)胞融合差異及細(xì)胞生長(zhǎng)條件來(lái)解釋[11,12]。雖然細(xì)胞死亡數(shù)據(jù)的報(bào)告程序在不斷改進(jìn),但是存在的變量以及差異并不是一直出現(xiàn)在所公布的方法內(nèi)。

 

Tip 9:關(guān)注效應(yīng)量和可重復(fù)性

可重復(fù)性是生物學(xué)研究中的重大難題。即使是相對(duì)簡(jiǎn)單的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì),也包含數(shù)十個(gè)潛在的誤差來(lái)源,這些誤差來(lái)源與原材料、試劑、細(xì)胞培養(yǎng)和接種條件、移液器校準(zhǔn)等有關(guān)[13]。即使盡可能使用相同的試劑和實(shí)驗(yàn)方案,不同實(shí)驗(yàn)室的細(xì)胞存活率實(shí)驗(yàn)結(jié)果仍然會(huì)有差異[11]。 重要的是要考慮到,在細(xì)胞死亡研究中,實(shí)驗(yàn)誤差或隨機(jī)誤差可能是造成不同條件下觀察到差異的原因。

 

結(jié)果可重復(fù)性是避免誤差的一道重要防線(xiàn)。在細(xì)胞生物學(xué)和動(dòng)物研究中,實(shí)驗(yàn)可重復(fù)性究竟是什么呢?已發(fā)表的研究報(bào)告在這一點(diǎn)上并不明確。有些研究認(rèn)為在多孔板的平行孔中同時(shí)進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)是“獨(dú)立”的重復(fù),這種方法節(jié)省了時(shí)間,但很大限度地降低了生物變異性和系統(tǒng)性產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)。有時(shí)實(shí)驗(yàn)會(huì)在不同時(shí)間出結(jié)果,但只有一個(gè)獨(dú)立實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)會(huì)作為代表性數(shù)據(jù)顯示出來(lái),這就很難評(píng)估其生物變異程度。

 

細(xì)胞和試劑即使來(lái)自同一動(dòng)物或同一批次,在不同時(shí)間進(jìn)行重復(fù)實(shí)驗(yàn)也會(huì)存在類(lèi)似的潛在混淆風(fēng)險(xiǎn)。因此需謹(jǐn)慎對(duì)待規(guī)模較小、在獨(dú)立實(shí)驗(yàn)中未重復(fù)且僅在一種環(huán)境中得到驗(yàn)證的細(xì)胞死亡。在一種細(xì)胞系中獲得的細(xì)胞死亡發(fā)現(xiàn)是否也能在另一種細(xì)胞系中獲得,以及獨(dú)立和正交的方法(如細(xì)胞死亡機(jī)制特異性標(biāo)記物的生化讀數(shù)和活細(xì)胞與死細(xì)胞成像計(jì)數(shù))是否都指向相同的機(jī)制結(jié)論[14]也是關(guān)鍵問(wèn)題之一。由兩個(gè)或更多個(gè)獨(dú)立研究小組得出的類(lèi)似機(jī)制發(fā)現(xiàn)其可信度會(huì)更高,并且比僅在單個(gè)實(shí)驗(yàn)室中獲得的任何結(jié)果更具有普遍性。

 

Tip 10:仔細(xì)評(píng)估細(xì)胞死亡機(jī)制

細(xì)胞死亡可以通過(guò)細(xì)胞凋亡或幾種非凋亡細(xì)胞死亡機(jī)制之一進(jìn)行,這些機(jī)制并不容易區(qū)分。研究者有必要關(guān)注如何監(jiān)測(cè)不同的細(xì)胞死亡機(jī)制。細(xì)胞死亡機(jī)制特異性標(biāo)志物會(huì)報(bào)告一種細(xì)胞死亡機(jī)制的激活情況,但對(duì)可能同時(shí)發(fā)生的其他細(xì)胞死亡機(jī)制視而不見(jiàn)。我們漸漸深入發(fā)現(xiàn)了一些機(jī)制特異性細(xì)胞死亡標(biāo)志物。例如,磷脂酰絲氨酸結(jié)合Annexin V歷來(lái)被用作細(xì)胞凋亡的標(biāo)志物,但磷脂酰絲氨酸也可能暴露在經(jīng)歷壞死性凋亡和其他形式的非凋亡細(xì)胞死亡的細(xì)胞表面[15]。在解釋使用機(jī)制特異性細(xì)胞死亡抑制劑獲得的結(jié)果時(shí)也需要謹(jǐn)慎,這可能會(huì)產(chǎn)生脫靶效應(yīng)。例如一些小分子具有獨(dú)立于蛋白質(zhì)結(jié)合的隱自由基捕獲抗氧化活性,可抑制鐵死亡[16]。通過(guò)不斷完善和更新用于評(píng)估細(xì)胞死亡機(jī)制的標(biāo)準(zhǔn),有可能更清晰地解釋現(xiàn)有數(shù)據(jù)和新數(shù)據(jù)。

 
 

與細(xì)胞死亡檢測(cè)相關(guān)的問(wèn)題概述

a、活細(xì)胞、瀕死細(xì)胞和死細(xì)胞可以產(chǎn)生獨(dú)特的和可測(cè)量的信號(hào)。b、常見(jiàn)細(xì)胞活力和細(xì)胞死亡定量方法舉例。FLICK,基于熒光和裂解的細(xì)胞死亡動(dòng)力學(xué)推斷;LDH,乳酸脫氫酶;MTT,3-(4,5-dimethylthiazol-2-yl)-2,5-diphenyltetrazolium bromide;PI,碘化丙啶;SPARKL,使用實(shí)時(shí)動(dòng)力學(xué)標(biāo)記的單細(xì)胞和群體水平分析;STACK,可擴(kuò)展的細(xì)胞死亡動(dòng)力學(xué)延時(shí)分析。 c、多孔板中典型的細(xì)胞死亡檢測(cè)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)示例。d、七種不同的變量和因素會(huì)影響細(xì)胞死亡實(shí)驗(yàn)的解釋。在使用終點(diǎn)測(cè)量法和間接生化檢測(cè)法(如 ATP 總豐度或四氮唑還原強(qiáng)度)時(shí),這些影響混淆數(shù)據(jù)解釋的可能性尤為嚴(yán)重。

 

那么有什么樣的工具可以有助于細(xì)胞死亡檢測(cè)呢?

 

奎克泰生物的EVE™和ADAM™系列自動(dòng)細(xì)胞計(jì)數(shù)儀,操作簡(jiǎn)單,快速區(qū)分活死細(xì)胞,計(jì)算細(xì)胞存活率!

 

奎克泰生物的JuLI™系列實(shí)時(shí)活細(xì)胞成像分析儀能夠放置于培養(yǎng)箱內(nèi),對(duì)細(xì)胞進(jìn)行實(shí)時(shí)觀察、拍攝記錄生長(zhǎng)周期的全過(guò)程,在保證細(xì)胞生長(zhǎng)環(huán)境穩(wěn)定的情況下,同時(shí)對(duì)細(xì)胞計(jì)數(shù)、拍照,形成視頻,分析融合度與生長(zhǎng)曲線(xiàn),提供細(xì)胞死亡量化結(jié)果!

 

 
參考文獻(xiàn):
[1]Dixon SJ, Lee MJ. Quick tips for interpreting cell death experiments. Nat Cell Biol. 2023 Dec;25(12):1720-1723.
[2] Chan GK, Kleinheinz TL, Peterson D, Moffat JG. A simple high-content cell cycle assay reveals frequent discrepancies between cell number and ATP and MTS proliferation assays. PLoS One. 2013 May 17;8(5):e63583. 
[3] Forcina GC, Conlon M, Wells A, Cao JY, Dixon SJ. Systematic Quantification of Population Cell Death Kinetics in Mammalian Cells. Cell Syst. 2017 Jun 28;4(6):600-610.e6.
[4] Gelles JD, Mohammed JN, Santos LC, Legarda D, Ting AT, Chipuk JE. Single-Cell and Population-Level Analyses Using Real-Time Kinetic Labeling Couples Proliferation and Cell Death Mechanisms. Dev Cell. 2019 Oct 21;51(2):277-291.e4.
[5] Richards R, Schwartz HR, Honeywell ME, Stewart MS, Cruz-Gordillo P, Joyce AJ, Landry BD, Lee MJ. Drug antagonism and single-agent dominance result from differences in death kinetics. Nat Chem Biol. 2020 Jul;16(7):791-800.
[6] Harris LA, Frick PL, Garbett SP, Hardeman KN, Paudel BB, Lopez CF, Quaranta V, Tyson DR. An unbiased metric of antiproliferative drug effect in vitro. Nat Methods. 2016 Jun;13(6):497-500.
[7] Schwartz HR, Richards R, Fontana RE, Joyce AJ, Honeywell ME, Lee MJ. Drug GRADE: An Integrated Analysis of Population Growth and Cell Death Reveals Drug-Specific and Cancer Subtype-Specific Response Profiles. Cell Rep. 2020 Jun 23;31(12):107800.
[8] Hafner M, Mills CE, Subramanian K, Chen C, Chung M, Boswell SA, Everley RA, Liu C, Walmsley CS, Juric D, Sorger PK. Multiomics Profiling Establishes the Polypharmacology of FDA-Approved CDK4/6 Inhibitors and the Potential for Differential Clinical Activity. Cell Chem Biol. 2019 Aug 15;26(8):1067-1080.e8. 
[9] Hafner M, Niepel M, Chung M, Sorger PK. Growth rate inhibition metrics correct for confounders in measuring sensitivity to cancer drugs. Nat Methods. 2016 Jun;13(6):521-7.
[10] Ben-David U, Siranosian B, Ha G, Tang H, Oren Y, Hinohara K, Strathdee CA, Dempster J, Lyons NJ, Burns R, Nag A, Kugener G, Cimini B, Tsvetkov P, Maruvka YE, O'Rourke R, Garrity A, Tubelli AA, Bandopadhayay P, Tsherniak A, Vazquez F, Wong B, Birger C, Ghandi M, Thorner AR, Bittker JA, Meyerson M, Getz G, Beroukhim R, Golub TR. Genetic and transcriptional evolution alters cancer cell line drug response. Nature. 2018 Aug;560(7718):325-330.
[11] Elliott JT, Rösslein M, Song NW, Toman B, Kinsner-Ovaskainen A, Maniratanachote R, Salit ML, Petersen EJ, Sequeira F, Romsos EL, Kim SJ, Lee J, von Moos NR, Rossi F, Hirsch C, Krug HF, Suchaoin W, Wick P. Toward achieving harmonization in a nano-cytotoxicity assay measurement through an interlaboratory comparison study. ALTEX. 2017;34(2):201-218.
[12] Haverty PM, Lin E, Tan J, Yu Y, Lam B, Lianoglou S, Neve RM, Martin S, Settleman J, Yauch RL, Bourgon R. Reproducible pharmacogenomic profiling of cancer cell line panels. Nature. 2016 May 19;533(7603):333-7.
[13] Rösslein M, Elliott JT, Salit M, Petersen EJ, Hirsch C, Krug HF, Wick P. Use of Cause-and-Effect Analysis to Design a High-Quality Nanocytotoxicology Assay. Chem Res Toxicol. 2015 Jan 20;28(1):21-30.
[14] Vaux DL. Research methods: Know when your numbers are significant. Nature. 2012 Dec 13;492(7428):180-1.
[15] Gong YN, Guy C, Olauson H, Becker JU, Yang M, Fitzgerald P, Linkermann A, Green DR. ESCRT-III Acts Downstream of MLKL to Regulate Necroptotic Cell Death and Its Consequences. Cell. 2017 Apr 6;169(2):286-300.e16.
[16] Shah R, Shchepinov MS, Pratt DA. Resolving the Role of Lipoxygenases in the Initiation and Execution of Ferroptosis. ACS Cent Sci. 2018 Mar 28;4(3):387-396.
來(lái)源:蘇州奎克泰生物技術(shù)有限公司
聯(lián)系電話(huà):18551209891
E-mail:lipeipei9891@quictek.com

用戶(hù)名: 密碼: 匿名 快速注冊(cè) 忘記密碼
評(píng)論只代表網(wǎng)友觀點(diǎn),不代表本站觀點(diǎn)。 請(qǐng)輸入驗(yàn)證碼: 8795
Copyright(C) 1998-2025 生物器材網(wǎng) 電話(huà):021-64166852;13621656896 E-mail:info@bio-equip.com