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World File Search System细胞培养
原位监测揭示了人类多能干细胞培养的细胞环境不稳定性
哺乳动物细胞培养物是生物医学研究中的基石资源，但是已发表的实验的结果通常会遇到可重复性的挑战。这导致着眼于细胞培养条件对细胞反应的影响和实验发现的可重复性。在这里，我们频繁地对溶解的O 2和CO 2进行了光学传感器斑点和CO 2进行原位监测，并在三种广泛使用的人类体细胞和多能干细胞系的标准批次培养物中对细胞增殖和中pH的同时评估。我们整理了来自文献的数据，以证明标准细胞培养物始终表现出环境不稳定性，这表明这可能是影响实验发现的普遍问题。我们的结果表明，在标准批次培养期间，体外细胞培养物始终经历大量的环境参数。这些发现应促进进一步的努力，以增加实验结果与体内生理学的相关性并增强可重复性。
使用机器学习优化细胞培养基
目前的研究团队通过实验测试了长期以来的假设，即细菌的遗传多样性限制了病毒物种的多样性。这导致人们期望一种噬菌体类型将胜过所有其他噬菌体成为孤独的幸存者。然而，就像多细胞生物在其微生物组中拥有各种细菌物种一样，新的结果表明，单个细菌菌株本身可以拥有多样化的噬菌体群体。
评估和优化基于细胞培养的小鸡胚胎成纤维细胞用于生产禽痘疫苗
，3 m，Ghaderi 2* B，Khalesi 1 M Khalili Gheidariy Taghizadeh M 4，Shahkarami Mk 5，Motamed N 2，Karimi Razakani H 1 1.动物病毒疫苗，Razi疫苗和血清研究所的研究和生产部，农业研究教育与推广组织（AREEO），伊朗卡拉杰。2。禽类病毒疫苗，Razi疫苗和血清研究所，农业研究教育与推广组织（AREEO）的研究和生产部，伊朗。3。伊朗伊斯兰阿扎德大学卡拉杰分公司微生物学系。4。RAZI疫苗和血清研究所研发系，农业研究教育与推广组织（Areeo），伊朗卡拉杰。 5。 人类病毒疫苗，Razi疫苗和血清研究所的研究和生产部，农业研究教育与推广组织（AREEO），伊朗Karaj。 6。 禽类病毒疫苗，Razi疫苗和血清研究所，农业研究教育与推广组织（AREEO）的研究和生产部，伊朗。 7。 动物病毒疫苗，Razi疫苗和血清研究所的研究和生产部，农业研究教育与推广组织（AREEO），伊朗卡拉杰。 禽痘疫苗也是在其他国家使用鸡肉胚细胞（CEF）培养物生产的。 该项目的目的是开发基于CEF的家禽痘疫苗，这至关重要，对Razi Institute的要求至关重要。RAZI疫苗和血清研究所研发系，农业研究教育与推广组织（Areeo），伊朗卡拉杰。5。人类病毒疫苗，Razi疫苗和血清研究所的研究和生产部，农业研究教育与推广组织（AREEO），伊朗Karaj。6。禽类病毒疫苗，Razi疫苗和血清研究所，农业研究教育与推广组织（AREEO）的研究和生产部，伊朗。7。动物病毒疫苗，Razi疫苗和血清研究所的研究和生产部，农业研究教育与推广组织（AREEO），伊朗卡拉杰。禽痘疫苗也是在其他国家使用鸡肉胚细胞（CEF）培养物生产的。该项目的目的是开发基于CEF的家禽痘疫苗，这至关重要，对Razi Institute的要求至关重要。抽象背景和目的：在半个多世纪以来，在Razi疫苗和血清研究所在Razi疫苗和血清研究所生产Fowl Pox疫苗，通过注射方法在Chick Chorioalantoicic膜（CAM）的注射方法进行，并且该疫苗在家禽群中有利且有效，并为家人提供了完全满意的群体。材料和方法：在这项研究中，鸡成纤维细胞被用作补充胎牛血清10％（FBS）的汉克斯或DMEM培养基中的原代细胞培养。首先，培养细胞并确定细胞计数。随后，将病毒添加到细胞中。用于制备疫苗的病毒最初是在成纤维细胞中长大的，其滴度为106.3 TCID50/ml。为了确定病毒载量，使用了两种方法斑块形成单元（PFU）和TCID50，对10只鸡进行了安全性和功效测试，对20只鸡和疫苗接种的鸡的效能测试受到野生禽痘病毒的挑战。结果：测试的结果表明，接种鸡对禽痘病毒的急性形式具有足够的耐药性。结论：根据OIE标准，上述实验总共表明，基于细胞培养的家禽痘疫苗可以产生良好的免疫反应，并且具有很高的功效。关键字：家禽痘疫苗；成纤维细胞培养；小鸡绒毛膜膜（CAM）;拉齐学院
流感B维多利亚谱系细胞培养衍生1候选人...
流感b维多利亚谱系细胞培养的1种候选疫苗病毒或重组疫苗抗原（S）用于开发和生产疫苗，用于在2025年2025年使用认证的细胞系中使用的2025年南半球流感季节人流感流感病毒（例如MDCK 33016 PF A，NIID-MDCK b）由WHO全球流感监测和响应系统（GISRS）的WHO合作中心（CCS）进行。WHO CCS还对细胞培养的候选疫苗病毒（CCCVV）进行抗原和遗传分析。除非另有说明，否则这些CCCVV已通过对细胞培养的双向出血抑制（HI）测试（HI）试验传播了与WHO建议2相匹配的原型病毒。WHO CCS对这些CCCVV进行了其他测试（包括不定代理）。国家或区域控制当局通常批准每个国家使用的流感疫苗的制造，组成和制定3。制造商应就使用这些CCCVV进行流感疫苗生产的适用性咨询相关的国家或区域控制当局。
电活性4D多孔支架基于导电聚合物作为反应迅速且动态的体外细胞培养平台
摘要：在体内，细胞居住在3D多孔和动态的微环境中。它提供了在生理和病理过程中调节细胞行为的生化和生物物理提示。在基本细胞生物学研究，组织工程和基于细胞的药物筛查系统的背景下，挑战是开发相关的体外模型，以整合细胞微环境的动态特性。利用有希望的高内相乳液模板，我们在这里设计了一个具有广泛互连的孔隙率的Polyhipe支架，并将其内部3D表面官能化，具有薄薄的电活性导电聚合物聚（3,4-乙基二乙烯二苯乙烯）（PEDOT）将其变成4D电子scappersive。所产生的支架与成纤维细胞，支持的细胞浸润和宿主细胞具有细胞相交，这些细胞显示出3D扩散的形态。它在富含离子和蛋白质的复杂培养基中表现出了强大的致动，并且其电子恢复活力并未通过成纤维细胞定殖改变。多亏了自定义的电化学刺激设置，在共聚焦显微镜下，Polyhipe/Pedot支架的机电响应在原位表征，并显示出10％可逆的体积变化。最后，在几个机电刺激的循环中，设置用于实时监测和原位成纤维细胞在Polyhipe/Pedot支架中培养的原位成纤维细胞。因此，我们证明了这种可调节支架的概念证明，作为未来4D细胞培养和机械生物学研究的工具。关键字：工程细胞微环境，4D支架，响应式细胞培养平台，Polyhipe，Pedot，电子导电聚合物，原位细胞刺激■简介
3D细胞培养2025功能精密医学
Tingying Peng 14:35 Katja Uhlig 14:55 Jonas Golde 15:15 Coffee Break, Exhibition and Poster Viewing 15:55 Dominik Egger 16:15 Steffen Winkler 16:35 PANEL DISCUSSION 17:35 End of the Lecture Programme 18:00 Guided Tour 19:15 Conference Dinner with Poster Prize Awards
用于细胞培养和共培养的嵌入单层纳米纤维的微流体通道
模拟细胞微环境对于类器官和器官芯片研究非常重要。当前的课题之一是将类似血管的结构引入培养系统以改善细胞和组织功能，这值得在设计和系统考虑方面付出特别的努力。基于标准的设备配置，我们制作了一个类似血管的组件，可以轻松集成以进行细胞共培养。该组件由位于开放通道顶部的嵌入单层明胶纳米纤维组成。然后可以用带有模制腔、通道和标准 Luer 连接器的上部塑料板将其封闭。首先将人脐静脉内皮细胞 (HUVEC) 引入类似血管的通道中，并借助旋转装置进行三维培养。然后，施加流动进行细胞骨架重塑，得到致密且排列整齐的 HUVEC 层。随后，将人类胶质母细胞瘤细胞（U87）引入纤维层的上部，并施加流动以进行上部细胞层培养。我们的结果表明，在单层明胶纳米纤维的两侧均形成了 HUVEC 和 U87 细胞层，从而为各种共培养试验提供了可靠的支持。
FOGS：用于打击野生动物贩运的 SNPSTR 标记数据库和用于迁地保护的细胞培养库
摘要 非法野生动物贸易是国际上日益严重的问题。偷猎动物不仅导致种群和物种灭绝，而且对生态系统和经济造成严重后果。本研究介绍了一种分子标记系统，当局可以使用它来检测和证实野生动物贩运。SNPSTR 标记将短串联重复序列与扩增子内的单核苷酸多态性相结合，以提高鉴别能力。在 FOGS（物种保护法医遗传学）项目中，我们为 74 种脊椎动物建立了 SNPSTR 标记集。平均而言，每组由 19 个 SNPSTR 标记组成，每组有 82 个 SNP。已识别出 1300 多个 SNPSTR 标记和 300 多个 STR 标记。此外，通过其生物库管道，FOGS 项目能够冷冻保存来自 91 种脊椎动物的体细胞以及来自另外 109 种物种的可行组织以供日后细胞起始，为未来的异地保护提供了策略。此外，还有更多濒危物种的固定组织和 DNA 样本被存入生物库。因此，FOGS 是一项跨学科研究，结合了分子野生动物法医和保护工具。SNPSTR 组和细胞培养信息可通过 FOGS 数据库 (https://fogs-portal.de/data) 访问，该数据库向全球科学家、研究人员、饲养员和当局开放，以保护野生动物免受非法贸易侵害。
利用AI和机器学习革新干细胞培养和分化
人工智能（AI）和机器学习（ML）的使用正在迅速改变生物医学研究的各个领域，而干细胞生物学也不例外。将干细胞培养和区分为特定谱系需要精确控制各种变量，包括细胞密度，养分浓度，温度和生长因子。手动优化这些条件是耗时，劳动力密集的，并且通常依赖于反复试验。但是，AI和ML具有通过确定干细胞培养和分化的最佳条件来加速这一过程的潜力，从而导致更有效，更一致的结果。高级计算技术和干细胞生物学的交集有望简化研究，降低成本并提高基于干细胞的疗法的质量。