Name: using microarrays to interrogate microenvironmental impact on cellular phenotypes in cancer
Uploaded: 2019-05-21T12:30:00
Description: Watch this Scientific Journal Video about Using Microarrays to Interrogate Microenvironmental Impact on Cellular Phenotypes in Cancer at JoVE.com

Este trabajo fue apoyado por la subvención HG008100 (J.W.G., L.M.H. y J.E.K. de la Biblioteca del Fondo Común de NIH).

NOTA: En el diagrama de flujo que se muestra en la Figura 1se describe una descripción general de todo el proceso MEMA, incluido el tiempo estimado. Este protocolo detalla la fabricación de MEMAs en placas de 8 pocillos. El protocolo puede adaptarse a otras placas o portaobjetos.
1. Preparación de tampones de proteínas, diluyentes y tinción
<ol><li>Equilibrar viales de EME, ligandos y citoquinas a temperatura ambiente (RT) y centrífuga bre...

<ol>
	<li>Hanahan, D., Coussens, L. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Accessories+to+the+crime:+functions+of+cells+recruited+to+the+tumor+microenvironment.">Accessories to the crime: functions of cells recruited to the tumor microenvironment.</a> Cancer Cell. 21 (3), 309-322 (2012).</li><li>Quail, D. F., Joyce, J. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Microenvironmental+regulation+of+tumor+progression+and+metastasis.">Microenvironmental regulation of tumor progression and metastasis.</a> Nature Medicine. 19 (11), 1423-1437 (2013).</li><li>Hughes, C. S., Postovit, L. M., Lajoie, G. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Matrigel:+a+complex+protein+mixture+required+for+optimal+growth+of+cell+culture.">Matrigel: a complex protein mixture required for optimal growth of cell culture.</a> Proteomics. 10 (9), 1886-1890 (2010).</li><li>LaBarge, M. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Human+mammary+progenitor+cell+fate+decisions+are+products+of+interactions+with+combinatorial+microenvironments.">Human mammary progenitor cell fate decisions are products of interactions with combinatorial microenvironments.</a> Integrative Biology (Cambridge). 1 (1), 70-79 (2009).</li><li>Watson, S. S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Microenvironment-Mediated+Mechanisms+of+Resistance+to+HER2+Inhibitors+Differ+between+HER2++Breast+Cancer+Subtypes.">Microenvironment-Mediated Mechanisms of Resistance to HER2 Inhibitors Differ between HER2+ Breast Cancer Subtypes.</a> Cell Systems. 6 (3), 329-342 (2018).</li><li>Ranga, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=3D+niche+microarrays+for+systems-level+analyses+of+cell+fate.">3D niche microarrays for systems-level analyses of cell fate.</a> Nature Communications. 5, 4324 (2014).</li><li>Malta, D. F. B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Extracellular+matrix+microarrays+to+study+inductive+signaling+for+endoderm+specification.">Extracellular matrix microarrays to study inductive signaling for endoderm specification.</a> Acta Biomater. 34, 30-40 (2016).</li><li>Kamentsky, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Improved+structure,+function+and+compatibility+for+CellProfiler:+modular+high-throughput+image+analysis+software.">Improved structure, function and compatibility for CellProfiler: modular high-throughput image analysis software.</a> Bioinformatics. 27 (8), 1179-1180 (2011).</li><li>Gagnon-Bartsch, J. A., Jacob, L., Speed, T. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Removing+Unwanted+Variation+from+High+Dimensional+Data+with+Negative+Controls.">Removing Unwanted Variation from High Dimensional Data with Negative Controls.</a> University of California, Berkeley, Department of Statistics, University of California, Berkeley. , (2013).</li><li>Allan, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=OMERO:+flexible,+model-driven+data+management+for+experimental+biology.">OMERO: flexible, model-driven data management for experimental biology.</a> Nature Methods. 9 (3), 245-253 (2012).</li><li>Simian, M., Bissell, M. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Organoids:+A+historical+perspective+of+thinking+in+three+dimensions.">Organoids: A historical perspective of thinking in three dimensions.</a> Journal of Cell Biology. 216 (1), 31-40 (2017).</li><li>Bissell, M. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+differentiated+state+of+normal+and+malignant+cells+or+how+to+define+a+"normal"+cell+in+culture.">The differentiated state of normal and malignant cells or how to define a "normal" cell in culture.</a> International Review of Cytology. 70, 27-100 (1981).</li><li>Serban, M. A., Prestwich, G. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Modular+extracellular+matrices:+solutions+for+the+puzzle.">Modular extracellular matrices: solutions for the puzzle.</a> Methods. 45 (1), 93-98 (2008).</li><li>Kaylan, K. B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Mapping+lung+tumor+cell+drug+responses+as+a+function+of+matrix+context+and+genotype+using+cell+microarrays.">Mapping lung tumor cell drug responses as a function of matrix context and genotype using cell microarrays.</a> Integrative Biology (Cambridge). 8 (12), 1221-1231 (2016).</li><li>Lin, C. H., Jokela, T., Gray, J., LaBarge, M. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Combinatorial+Microenvironments+Impose+a+Continuum+of+Cellular+Responses+to+a+Single+Pathway-Targeted+Anti-cancer+Compound.">Combinatorial Microenvironments Impose a Continuum of Cellular Responses to a Single Pathway-Targeted Anti-cancer Compound.</a> Cell Reports. 21 (2), 533-545 (2017).</li><li>Gjorevski, N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Designer+matrices+for+intestinal+stem+cell+and+organoid+culture.">Designer matrices for intestinal stem cell and organoid culture.</a> Nature. 539 (7630), 560-564 (2016).</li></ol>

La importancia de la "dimensionalidad" y el contexto ha sido un factor motivador en el desarrollo de sistemas de cultivo in vitro como herramientas en la caracterización de las células cancerosas a través de su interacción con el microambiente11,y la capacidad de in vitro sistemas de cultura para imitar el entorno in vivo es una fuerza impulsora detrás de la búsqueda de mejorar esos sistemas de cultivo. Los sistemas in vitro, sin embargo, siguen siendo herramientas significativas de la inves...

El cultivo de líneas celulares cancerosas en plástico en monocapas bidimensionales (2D) sigue siendo uno de los principales caballos de batalla para los investigadores del cáncer. Sin embargo, el microambiente está siendo cada vez más reconocido por su capacidad para afectar a los fenotipos celulares. En el cáncer, se sabe que el microambiente tumoral influye en múltiples comportamientos celulares, incluyendo el crecimiento, la supervivencia, la invasión y la respuesta a la terapia1,2. Los cultivos celulares monocapa tradicionales suelen carecer de influencias en el microambiente, lo que ha llevado al desarrollo de ensayos tridimensionales (3D) más complejos para cultivar células, incluidos los extractos de membrana de sótano purificados disponibles comercialmente. Sin embargo, estas matrices purificadas suelen ser complicadas de usar y sufren de problemas técnicos como la variabilidad de lotes3 y composiciones complejas3. Como resultado, puede ser difícil asignar la función a proteínas específicas que pueden estar afectando a los fenotipos celulares3.
Para hacer frente a estas limitaciones, hemos desarrollado la tecnología de microarray (MEMA), que reduce el microambiente a combinaciones simples de matriz extracelular (ECM) y proteínas de factor de crecimiento soluble4,5 . La plataforma MEMA permite identificar factores microambientales dominantes que afectan el comportamiento de las células. Mediante el uso de un formato de matriz, se pueden analizar miles de combinaciones de factores de microambiente en un solo experimento. El MEMA descrito aquí interroga 2.500 condiciones únicas de microambiente diferentes. Las proteínas ECM impresas en placas de pozos forman almohadillas de crecimiento sobre las cuales se pueden cultivar células. Los ligandos solubles se añaden a los pozos individuales, creando microambientes combinatorias únicos (ECM + ligando) en cada punto diferente al que están expuestas las células. Las células se cultivan durante varios días, luego se fijan, manchan e imágenes para evaluar los fenotipos celulares como resultado de la exposición a estas combinaciones específicas de microambiente. Dado que los microambientes son combinaciones simples, es sencillo identificar proteínas que impulsan cambios fenotípicos importantes en las células. Los MEMA se han utilizado con éxito para identificar factores que influyen en múltiples fenotipos celulares, incluyendo aquellos que impulsan las decisiones del destino celular y la respuesta alaterapia4,5,6,7. Estas respuestas se pueden validar en experimentos 2D simples y luego se pueden evaluar en condiciones que recapitulan más plenamente la complejidad del microambiente tumoral. La plataforma MEMA es altamente adaptable a una variedad de tipos de células y puntos finales, siempre que estén disponibles buenos biomarcadores fenotípicos.

using microarrays to interrogate microenvironmental impact on cellular phenotypes in cancer

Comprender el impacto del microambiente en el fenotipo de las células es un problema difícil debido a la compleja mezcla de factores de crecimiento solubles y proteínas asociadas a la matriz en el microambiente in vivo. Además, los reactivos fácilmente disponibles para el modelado de microambientes in vitro suelen utilizar mezclas complejas de proteínas que están incompletamente definidas y sufren de variabilidad lote a lote. La plataforma de microarray (MEMA) permite evaluar miles de combinaciones simples de proteínas de microambiente por su impacto en los fenotipos celulares en un solo ensayo. Los MEMA se preparan en placas de pozos, lo que permite la adición de ligandos individuales para separar los pocillos que contienen proteínas de matriz de matriz extracelular (ECM). La combinación del ligando soluble con cada ECM impreso forma una combinación única. Un ensayo MEMA típico contiene más de 2.500 microambientes combinatoriales únicos a los que las células están expuestas en un solo ensayo. Como caso de prueba, la línea celular de cáncer de mama MCF7 estaba chapada en la plataforma MEMA. El análisis de este ensayo identificó factores que mejoran e inhiben el crecimiento y la proliferación de estas células. La plataforma MEMA es altamente flexible y se puede ampliar para su uso con otras cuestiones biológicas más allá de la investigación del cáncer.

Para simplificar los impactos microambientales en el crecimiento y la proliferación celular e identificar las condiciones que promovieron o inhibió el crecimiento celular y la proliferación, la línea celular de cáncer de mama MCF7 se sembraba en un conjunto de ocho MEMA de 8 pozos como se describe en el protocolo. Este ensayo expuso las células a 48 EME diferentes y 57 ligandos diferentes, para un total de 2736 condiciones microambientales combinatorias. Después de 71 h en cultivo, las células fueron pulsadas con...

Watch this Scientific Journal Video about Using Microarrays to Interrogate Microenvironmental Impact on Cellular Phenotypes in Cancer at JoVE.com

Using Microarrays to Interrogate Microenvironmental Impact on Cellular Phenotypes in Cancer

El propósito del método presentado aquí es mostrar cómo los microarrays de microambiente (MEMA) pueden ser fabricados y utilizados para interrogar el impacto de miles de microambientes combinatorios simples en el fenotipo de las células cultivadas.

Uso de microarrays para interrogar el impacto microambiental en fenotipos celulares en cáncer

Understanding the impact of the microenvironment on the phenotype of cells is a difficult problem due to the complex mixture of both soluble growth ...

Estudiar el microambiente tumoral es difícil debido a su complejidad. Hemos desarrollado microambientes microarrays que consisten en microambientes combinatorios simples que permiten la identificación de los principales factores conductores de fenotipos de células tumorales. La principal ventaja de la plataforma MEMA es que debido a que todas las condiciones de microambientes están definidas, es sencillo identificar los factores de microambientes que impulsan los fenotipos de interés.La plataforma MEMA es ampliamente aplicable en otros sistemas no cancerosos, incluyendo cepas de células primarias y células madre. Hay una serie de trucos y pasos de ingeniería que hemos desarrollado para acelerar el trabajo de banco húmedo y simplificar el protocolo. Para comenzar, utilice una impresora de pines táctiles para imprimir la mezcla de impresión de matriz extracelular en puntos fiduciarios en placas de ocho pozos.Utilice pines de 350 micrómetros de diámetro dispuestos en una configuración de cabezal de impresión cuatro veces siete para imprimir la matriz extracelular para los microarrays de microambiente. El bloque de colágeno se imprime en MEMA como una cuadrícula. Los pozos llenos de PBS proporcionan humedad adicional para evitar el secado de la placa de origen de mezcla de impresión de matriz extracelular.Imprima los arrays en las placas de ocho pozos, 20 columnas por 35 filas, para un total de 700 puntos. Después de la impresión, guarde las placas en un desecador durante un mínimo de tres días antes de su uso. En primer lugar, diseñar un diseño de placa de 96 pozos con espaciado que permite el uso de una pipeta multicanal con cuatro puntas espaciadas, de modo que el tratamiento de muchas placas MEMA se puede hacer a la vez.A continuación, recupere los ligandos del congelador, y descongele en hielo en una campana de flujo laminar. Deslice brevemente y gire hacia abajo cada tubo. Utilice el búfer recomendado por el fabricante para diluir los ligandos a un stock de trabajo de 200 veces.Pipetear 10 microlitros de cada 200 veces ligando en el pozo correspondiente dentro de la placa de 96 pozos. Utilice una película de sellado para sellar las placas y almacenarlas a menos de 20 grados centígrados. Haga placas de tratamiento de ligandos en lotes y capture todos los metadatos para el análisis posterior.Antes de cultivar las células, bloquee los MEMA con dos mililitros por pozo de búfer de bloqueo no desenfocamiento durante 20 minutos. Utilice un divisor Y con dos pipetas Pasteur para aspirar el tampón de bloqueo en varios pozos a la vez, y luego lave tres veces los pozos con PBS. Para evitar la desicación, deje el volumen final de PBS en los pozos hasta que esté listo para el enchapado celular.Antes de un experimento MEMA completo, optimice la concentración de siembra de células MCF7 realizando un experimento de valoración celular. Un lugar ideal, como se muestra aquí, tiene suficientes números de celda para extraer datos, pero no tantos que el punto es demasiado confluente. En el MEMA, aspirar las células restantes PBS y MCF7 de semillas a 30.000 a 35.000 células por pozo en dos mililitros de medio de siembra.Coloque el MEMA en una incubadora a 37 grados centígrados. Después de la adhesión durante la noche en la incubadora, aspirar el medio y reemplazar con dos mililitros de medio de crecimiento reducido para aislar el impacto estimulante de ligandos específicos. A continuación, descongele una placa de tratamiento de ligando previamente congelada sobre hielo.Placa descongelada centrífuga a 200 g durante un minuto. Transfiera 200 microlitros de medio de cada pozo en la placa de cultivo MEMA al pozo adecuado en la placa de tratamiento del ligando. Pipetear hacia arriba y hacia abajo para mezclar el ligando con el medio, y transferir esta mezcla de nuevo al pozo apropiado en la placa de cultivo MEMA.Ligeramente mece a mano y devuelve las placas MEMA a la incubadora para cultivar la combinación ligando-ECM a 37 grados centígrados y 5% dióxido de carbono. Después de 71 horas, añadir 100 veces EdU a los pozos MEMA para una concentración final de 10 micromolares. Incubarlo durante otra hora a 37 grados centígrados y 5% de dióxido de carbono.Después de la incubación final, aspirar los pozos. Fijar MEMA en dos mililitros por pozo de 2%PFA durante 15 minutos a temperatura ambiente. A continuación, aspirar la PFA de los pozos.Permeabilizar con dos mililitros por pozo de 0.1%surfactante no iónico durante 15 minutos. Aspirar el surfactante, y luego lavar los pozos con dos mililitros de PBS y PBS-T, secuencialmente. Después de eso, agregue 1,5 mililitros de reactivos de reacción de detección de EdU a cada pozo.Incubar durante una hora a temperatura ambiente, balanceándose y protegido de la luz. A continuación, apagar la reacción con 1,5 mililitros tampón comercial de enfriamiento por pozo. Aspirar de nuevo y lavar con PBS-T antes de incubar con concentraciones optimizadas de manchas o anticuerpos.Incubar pozos MEMA con anticuerpos primarios en tampón de tinción, balanceándose a cuatro grados centígrados durante la noche. Después de la incubación primaria de anticuerpos, lave los pozos con PBS seguidos de PBS-T. Añadir anticuerpos secundarios en 0,5 microgramos por mililitro DAPI, diluido en tampón de tinción.Incubar, balancearse durante una hora a temperatura ambiente en la oscuridad. Lavar los pozos dos veces con dos mililitros por pozo de PBS, y dejarlos en los dos últimos mililitros de PBS. Para tomar imágenes de MEMA manchado, colóquelo en la etapa del microscopio de un sistema de imágenes automatizado con canales de detección fluorescentes adecuados.Salida de datos de imagen resultantes en un sistema de gestión de imágenes. Segmente las celdas y calcule los niveles de intensidad mediante CellProfiler. En este protocolo, los perfiles de ciclo celular de los valores de intensidad DAPI binned frente a los recuentos de celdas de una placa de ocho pozos indican las celdas en la fase del ciclo de celda G1 frente a G2.Esto corresponde a dos contenidos de NDNA en las células en la fase de crecimiento temprano, y cuatro contenido de ADNn en las células a punto de someterse a mitosis. Se muestra el impacto del microambiente de ligandos y ECM tanto en el número de célula como en la incorporación de EdU. El rojo indica un número de celda más alto y el azul es el número de celda inferior.Muchos de los efectos son impulsados por ligandos, ya que la condición ECM no impactó fuertemente el número de células o la positividad de EdU. Natagen 1 es una clara excepción, ya que la presencia de esta molécula de ECM inhibe la unión celular y el crecimiento de MCF7. Los ligandos como FGF6 y neuregulin-1 alfa mejoran el número de células y tienen altas tasas de incorporación de EdU, mientras que los ligandos como la anfibulina y la neuregulina-1 SMDF inhiben la unión celular y el crecimiento de las células.Un ejemplo de células MCF7 que crecen en un punto MEMA tratado con neuregulin-1 alfa muestra altas tasas de incorporación de EdU, indicadas por núcleos rosados. En esta imagen, la mancha verde es máscara de celda, y azul es DAPI. Dado que un experimento MEMA completo es costoso, es muy importante realizar pasos de optimización, como valoraciones de células y sueros, antes de realizar el experimento completo.Una vez que se identifican las condiciones de interés microambiente utilizando la plataforma MEMA, los ligandos específicos y las proteínas de matriz extracelular se pueden estudiar en mayor profundidad utilizando los sistemas tradicionales de cultivo celular 2D y 3D.

Research

JoVE Journal

Cancer Research

The Drosophila Imaginal Disc Tumor Model: Visualization and Quantification of Gene Expression and Tumor Invasiveness Using Genetic Mosaics

The Drosophila Imaginal Disc Tumor Model: Visualization and Quantification of Gene Expression and Tumor Invasiveness Using Genetic Mosaics

los<em&gt; Drosophila</em&gt; Imaginal modelo de tumor de disco: visualización y cuantificación de la expresión génica y la invasividad tumoral Uso Genético Mosaicos

Drosophila melanogaster has emerged as a powerful experimental system for functional and mechanistic studies of tumor development and progression in the ...

Investigación

Investigación sobre el cáncer

Intracarotid Cancer Cell Injection to Produce Mouse Models of Brain Metastasis

Intracarotídea inyección de las células del cáncer para Producción de ratón Modelos de metástasis cerebral

Metastasis, the spread and growth of malignant cells at secondary sites within a patient&#39;s body, accounts for &#62; 90% of cancer-related mortality. ...

Counting Proteins in Single Cells with Addressable Droplet Microarrays

Recuento de proteínas en las células con Microarrays de gota direccionable

Often cellular behavior and cellular responses are analyzed at the population level where the responses of many cells are pooled together as an average ...

Using the Dot Assay to Analyze Migration of Cell Sheets

Usando el análisis de punto para analizar la migración de células de hojas

Although complex organisms appear static, their tissues are under a continuous turnover. As cells age, die, and are replaced by new cells, cells move ...

Using 22C3 Anti-PD-L1 Antibody Concentrate on Biopsy and Cytology Samples from Non-small Cell Lung Cancer Patients

Con 22 3 anticuerpos Anti-PD-L1 concentrarse en biopsia y muestras citológicas de pacientes con cáncer pulmonar de células no pequeñas

Pembrolizumab monotherapy has been approved for the first- and second-line treatment of patients with PD-L1-expressing advanced non-small cell lung cancer ...

Acellular and Cellular Lung Model to Study Tumor Metastasis

Modelo de pulmón acelular y celular para el estudio de metástasis de Tumor

It is difficult to isolate tumor cells at different points of tumor progression. We created an ex vivo lung model that can show the interaction of tumor ...

Elastic Staining on Paraffin-embedded Slides of pT3N0M0 Gastric Cancer Tissue

Tinción elástica en diapositivas incrustadas en parafina de tejido de cáncer gástrico pT3N0M0

The elastic lamina, which is usually located in the sub-mesothelial layer, adjacent to the peritoneum mesothelial cells, is amphiphilic on hematoxylin and ...

Analysis of Cancer Cell Invasion and Anti-metastatic Drug Screening Using Hydrogel Micro-chamber Array (HMCA)-based Plates

Analysis of Cancer Cell Invasion and Anti-metastatic Drug Screening Using Hydrogel Micro-chamber Array HMCA-based Plates

Análisis de invasión de células de cáncer y uso de hidrogel Micro-cámara matriz (HMCA) de detección de drogas anti-metastásico-basado en placas

Cancer metastasis is known to cause 90% of cancer lethality. Metastasis is a multistage process which initiates with the penetration/invasion of tumor ...

Characterize Disease-related Mutants of RAF Family Kinases by Using a Set of Practical and Feasible Methods

Caracterizar a los mutantes relacionados con enfermedades de los kinases familiares de la RAF mediante el uso de un conjunto de métodos prácticos y factibles

The rapidly accelerated fibrosarcoma (RAF) family kinases play a central role in cell biology and their dysfunction leads to cancers and developmental ...

Identification of Transcription Factor Regulators using Medium-Throughput Screening of Arrayed Libraries and a Dual-Luciferase-Based Reporter

Identificación de reguladores de factores de transcripción mediante la proyección de rendimiento medio de bibliotecas de matriz y un reportero basado en la doble luciferasa

Transcription factors can alter the expression of numerous target genes that influence a variety of downstream processes making them good targets for ...