单细胞在体外毒理学

体外维持的活单细胞实时成像可以提供重要的信息，这是对体内实验和固定/死亡细胞采样的补充。活细胞成像可以聚焦于局限于少数单细胞以及更大细胞群的(内部)过程。前一种方法可以揭示细胞器和蛋白质水平的变化，而后者可以从细胞行为、细胞死亡的变化和细胞群内的异质性方面提供测量。它还可以促进表型遗传的观察，并帮助早期预测细胞群的变化。这对癌症和神经退行性疾病的个性化治疗策略有兴趣，也可能与毒理学领域高度相关，这是一个传统上严重依赖动物(啮齿动物)数据的领域。

一个主要的挑战是从细胞成像中获得生物学相关信息。大数据(计算)方法可以帮助获取这样的信息，假设大量最初从细胞行为中提炼的数据以及实际的补充数据。追踪单个细胞可以提供关于增殖、运动、相互作用、细胞分裂/死亡以及整个生命周期中形状变化的联合/相关观察数据。这些观察结果可用于基于固定跟踪细胞的后跟踪生化分析。基于这种处理的数据的统计是与大数据分析相关的精细数据的一个例子。

本主题旨在展示可以从毒理学领域内应用的体外单细胞分析获得的信息，并在细胞生物学和(个性化)医学的其他领域产生影响。

感兴趣的话题包括但不限于:

-传统2D和新型3D细胞模型之间的关系
-使用实时成像量化细胞的行为
-细胞行为背后可能的分子过程
-测试井中细胞之间的相互作用(细胞-细胞相互作用)
-早期细化(统计)单单元跟踪数据
-细胞命运，例如，细胞活力、细胞运动、细胞分裂、细胞死亡
-单细胞模型与毒理学研究的相关性

关键字:单细胞分析，毒理学，细胞行为，细胞相互作用，细胞死亡

重要提示:所有对本研究主题的贡献必须在其所提交的章节和期刊的范围内，如其使命声明中所定义的那样。雷竞技rebat在同行评审的任何阶段，Frontiers保留将超出范围的稿件引导到更合适的章节或期刊的权利。