已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Quantitative chemometric phenotyping of three-dimensional liver organoids by Raman spectral imaging

类有机物 生物分析 生物分子 药物发现 生物标本 拉曼光谱 定量分析(化学) 计算生物学 纳米技术 化学 材料科学 生物 生物信息学 色谱法 遗传学 生态学 光学 物理
作者
Vernon LaLone,Aleksandra Aizenshtadt,John Goertz,Frøydis Sved Skottvoll,Marco Barbero Mota,Junji You,Xiaoyu Zhao,Henriette Engen Berg,Justyna Stokowiec,Minzhi Yu,Anna Schwendeman,Hanne Scholz,Steven Ray Wilson,Stefan Krauß,Molly M. Stevens
出处
期刊:Cell reports methods [Elsevier BV]
卷期号:3 (4): 100440-100440 被引量:31
标识
DOI:10.1016/j.crmeth.2023.100440
摘要

Confocal Raman spectral imaging (RSI) enables high-content, label-free visualization of a wide range of molecules in biological specimens without sample preparation. However, reliable quantification of the deconvoluted spectra is needed. Here we develop an integrated bioanalytical methodology, qRamanomics, to qualify RSI as a tissue phantom calibrated tool for quantitative spatial chemotyping of major classes of biomolecules. Next, we apply qRamanomics to fixed 3D liver organoids generated from stem-cell-derived or primary hepatocytes to assess specimen variation and maturity. We then demonstrate the utility of qRamanomics for identifying biomolecular response signatures from a panel of liver-altering drugs, probing drug-induced compositional changes in 3D organoids followed by in situ monitoring of drug metabolism and accumulation. Quantitative chemometric phenotyping constitutes an important step in developing quantitative label-free interrogation of 3D biological specimens.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
不想学习完成签到 ,获得积分10
2秒前
wqdoctor发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
天青111完成签到,获得积分10
2秒前
zzjj完成签到 ,获得积分10
2秒前
舒适的梦玉完成签到,获得积分10
3秒前
keep完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
czy完成签到 ,获得积分10
4秒前
小豆包完成签到 ,获得积分10
4秒前
5秒前
moscowlin应助天青111采纳,获得10
5秒前
隐形曼青应助机灵远锋采纳,获得10
5秒前
Criminology34应助现实的思雁采纳,获得30
7秒前
7秒前
粗心的语芹完成签到,获得积分10
7秒前
voidzc完成签到,获得积分20
8秒前
9秒前
轩棒棒完成签到 ,获得积分10
9秒前
9秒前
9秒前
成就煎蛋完成签到 ,获得积分10
10秒前
科研通AI6.2应助hongyuzhang采纳,获得10
10秒前
10秒前
bugaboo发布了新的文献求助10
11秒前
SciGPT应助一颗西柚采纳,获得10
11秒前
桐桐应助Huang2317采纳,获得10
12秒前
Fangdaidai完成签到 ,获得积分10
12秒前
科研通AI6.4应助阴天快乐采纳,获得10
12秒前
13秒前
付阳茜发布了新的文献求助10
13秒前
13秒前
SciGPT应助simba采纳,获得10
14秒前
Join发布了新的文献求助10
15秒前
稳重沛白完成签到,获得积分20
15秒前
假装有昵称完成签到 ,获得积分10
16秒前
情怀应助bugaboo采纳,获得10
18秒前
团团团子完成签到 ,获得积分10
18秒前
Hello应助科研通管家采纳,获得10
19秒前
上官若男应助科研通管家采纳,获得10
19秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
The anomeric effect 1000
Principles of town planning: translating concepts to applications 1000
1 Peter and Christ's Descent to the Dead in Its Early Christian Reception 700
Organizational Behavior 510
Management and the Arts 510
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7732307
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9283029
关于积分的说明 20155867
捐赠科研通 7309570
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3303995
关于科研通互助平台的介绍 2456716
邀请新用户注册赠送积分活动 2313039