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的填写文献信息,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!

A Decision Tree to Guide Human and Mouse Mammary Organoid Model Selection

类有机物 选择(遗传算法) 决策树 树(集合论) 计算机科学 决策树模型 计算生物学 生物 人工智能 细胞生物学 数学 数学分析
作者
Marika Caruso,Kamyab Saberiseyedabad,Larissa Mourão,Colinda L. G. J. Scheele
出处
期刊:Methods in molecular biology 卷期号:: 77-105
标识
DOI:10.1007/978-1-0716-3674-9_7
摘要

Over the past 50 years, researchers from the mammary gland field have launched a collection of distinctive 3D cell culture systems to study multiple aspects of mammary gland physiology and disease. As our knowledge about the mammary gland evolves, more sophisticated 3D cell culture systems are required to answer more and more complex questions. Nowadays, morphologically complex mammary organoids can be generated in distinct 3D settings, along with reproduction of multiple aspects of the gland microenvironment. Yet, each 3D culture protocol comes with its advantages and limitations, where some culture systems are best suited to study stemness potential, whereas others are tailored towards the study of mammary gland morphogenesis. Therefore, prior to starting a 3D mammary culture experiment, it is important to consider and select the ideal culture model to address the biological question of interest. The number and technical requirements of novel 3D cell culture methods vastly increased over the past decades, making it currently challenging and time consuming to identify the best experimental testing. In this chapter, we provide a summary of the most promising murine and human 3D organoid models that are currently used in mammary gland biology research. For each model, we will provide a brief description of the protocol and an overview of the expected morphological outcome, the advantages of the model, and the potential pitfalls, to guide the reader to the best model of choice for specific applications.
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
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

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
逆行的路人完成签到,获得积分10
1秒前
黄昏完成签到,获得积分10
1秒前
3秒前
芋头发布了新的文献求助10
8秒前
嘉心糖完成签到,获得积分10
8秒前
9秒前
有生之年完成签到 ,获得积分10
10秒前
ding应助kanhokwnan采纳,获得10
10秒前
斐然诗完成签到 ,获得积分10
11秒前
海与猫关注了科研通微信公众号
12秒前
asjm完成签到 ,获得积分10
19秒前
kanhokwnan完成签到,获得积分10
19秒前
20秒前
20秒前
执着俊驰完成签到 ,获得积分10
21秒前
23秒前
kanhokwnan发布了新的文献求助10
25秒前
开放素完成签到,获得积分10
26秒前
cxm完成签到 ,获得积分10
28秒前
YUN发布了新的文献求助10
29秒前
32秒前
SOLOMON应助qqqqq采纳,获得10
32秒前
清风拂山岗完成签到 ,获得积分10
33秒前
FIN应助俏皮的八宝粥采纳,获得10
34秒前
海与猫发布了新的文献求助10
37秒前
王珺发布了新的文献求助10
38秒前
42秒前
东方幼旋完成签到,获得积分10
42秒前
42秒前
丘比特应助尉迟仰采纳,获得30
47秒前
东方幼旋发布了新的文献求助10
49秒前
我是老大应助YUN采纳,获得10
52秒前
王文静完成签到 ,获得积分0
55秒前
温馨完成签到 ,获得积分10
55秒前
57秒前
FIN应助俏皮的八宝粥采纳,获得10
1分钟前
yy完成签到 ,获得积分10
1分钟前
张土豆完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
gk123kk完成签到,获得积分10
1分钟前
高分求助中
Manual of Clinical Microbiology, 4 Volume Set (ASM Books) 13th Edition 1000
Sport in der Antike 800
Aspect and Predication: The Semantics of Argument Structure 666
De arte gymnastica. The art of gymnastics 600
少脉山油柑叶的化学成分研究 530
Electronic Structure Calculations and Structure-Property Relationships on Aromatic Nitro Compounds 500
Berns Ziesemer - Maos deutscher Topagent: Wie China die Bundesrepublik eroberte 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 有机化学 工程类 生物化学 纳米技术 物理 内科学 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 电极 光电子学 量子力学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 2412037
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2106817
关于积分的说明 5324042
捐赠科研通 1834199
什么是DOI,文献DOI怎么找? 913910
版权声明 560918
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 488721