Ląstelių dvigubėjimo laiko skaičiuoklė: tiksliai išmatuokite ląstelių augimo greitį

Įvadas į ląstelių dvigubėjimo laiką

Ląstelių dvigubėjimo laikas yra pagrindinė sąvoka ląstelių biologijoje ir mikrobiologijoje, kuri matuoja laiką, reikalingą ląstelių populiacijai padvigubėti. Šis kritinis parametras padeda mokslininkams, tyrėjams ir studentams suprasti augimo kinetiką įvairiose biologinėse sistemose, nuo bakterijų kultūrų iki žinduolių ląstelių linijų. Mūsų Ląstelių dvigubėjimo laiko skaičiuoklė suteikia paprastą, tačiau galingą įrankį tiksliai nustatyti, kaip greitai ląstelės dauginasi, remiantis pradiniu skaičiumi, galutiniu skaičiumi ir praėjusiu laiku.

Ar jūs atliekate laboratorinius tyrimus, studijuojate mikrobinį augimą, analizuojate vėžinių ląstelių dauginimąsi, ar mokote ląstelių biologijos sąvokas, supratimas apie dvigubėjimo laiką suteikia vertingų įžvalgų apie ląstelių elgseną ir populiacijos dinamiką. Ši skaičiuoklė pašalina sudėtingus rankinius skaičiavimus ir pateikia momentinius, patikimus rezultatus, kurie gali būti naudojami palyginti augimo greičius skirtingomis sąlygomis ar ląstelių tipais.

Mokslas už ląstelių dvigubėjimo laiko

Matematinė formulė

Ląstelių dvigubėjimo laikas (T_d) skaičiuojamas naudojant šią formulę:

$T_d = \frac{t \times \log(2)}{\log(N/N_0)}$

Kur:

T_d = Dvigubėjimo laikas (tos pačios laiko vienetais kaip t)
t = Praėjęs laikas tarp matavimų
N₀ = Pradinis ląstelių skaičius
N = Galutinis ląstelių skaičius
log = Natūralus logaritmas (pagrindu e)

Ši formulė yra išvestinė iš eksponentinio augimo lygties ir suteikia tikslią dvigubėjimo laiko įvertinimą, kai ląstelės yra eksponentinio augimo fazėje.

Supratimas apie kintamuosius

Pradinis ląstelių skaičius (N₀): Ląstelių skaičius jūsų stebėjimo laikotarpio pradžioje. Tai gali būti bakterijų ląstelių skaičius šviežioje kultūroje, pradinė mielių skaičius fermentacijos procese arba pradinė vėžinių ląstelių skaičius eksperimentinėje gydymo metu.
Galutinis ląstelių skaičius (N): Ląstelių skaičius jūsų stebėjimo laikotarpio pabaigoje. Tai turėtų būti matuojama naudojant tą pačią metodiką kaip ir pradinis skaičius, kad būtų užtikrinta nuoseklumas.
Praėjęs laikas (t): Laiko intervalas tarp pradinio ir galutinio ląstelių skaičių. Tai gali būti matuojama minutėmis, valandomis, dienomis ar bet kokiu tinkamu laiko vienetu, priklausomai nuo tiriamų ląstelių augimo greičio.
Dvigubėjimo laikas (T_d): Apskaičiavimo rezultatas, kuris atspindi laiką, reikalingą ląstelių populiacijai padvigubėti. Vienetas atitiks vienetą, naudojamą praėjusiam laikui.

Matematinė išvestis

Dvigubėjimo laiko formulė yra išvestinė iš eksponentinio augimo lygties:

$N = N_0 \times 2^{t/T_d}$

Paimant natūralų logaritmą abiejose pusėse:

$\ln(N) = \ln(N_0) + \ln(2) \times \frac{t}{T_d}$

Perkeliant, kad gautume T_d:

$T_d = \frac{t \times \ln(2)}{\ln(N/N_0)}$

Kadangi daugelis skaičiuotuvų ir programavimo kalbų naudoja 10 pagrindo logaritmą, formulė taip pat gali būti išreikšta kaip:

$T_d = \frac{t \times 0.301}{\log_{10}(N/N_0)}$

Kur 0.301 yra maždaug log₁₀(2).

Kaip naudoti ląstelių dvigubėjimo laiko skaičiuoklę

Žingsnis po žingsnio vadovas

Įveskite pradinį ląstelių skaičių: Įveskite ląstelių skaičių stebėjimo laikotarpio pradžioje. Tai turi būti teigiamas skaičius.
Įveskite galutinį ląstelių skaičių: Įveskite ląstelių skaičių stebėjimo laikotarpio pabaigoje. Tai turi būti teigiamas skaičius, didesnis už pradinį skaičių.
Įveskite praėjusį laiką: Įveskite laiko intervalą tarp pradinio ir galutinio matavimo.
Pasirinkite laiko vienetą: Pasirinkite tinkamą laiko vienetą (minutės, valandos, dienos) iš išskleidžiamojo meniu.
Peržiūrėkite rezultatus: Skaičiuoklė automatiškai apskaičiuos ir parodys dvigubėjimo laiką jūsų pasirinktu laiko vienetu.
Interpretacija rezultato: Trumpesnis dvigubėjimo laikas rodo greitesnį ląstelių augimą, o ilgesnis dvigubėjimo laikas rodo lėtesnį dauginimąsi.

Pavyzdinė skaičiavimas

Pažvelkime į pavyzdinį skaičiavimą:

Pradinis ląstelių skaičius (N₀): 1,000,000 ląstelių
Galutinis ląstelių skaičius (N): 8,000,000 ląstelių
Praėjęs laikas (t): 24 valandos

Naudodami mūsų formulę:

$T_d = \frac{24 \times \log(2)}{\log(8,000,000/1,000,000)}$

$T_d = \frac{24 \times 0.301}{\log(8)}$

$T_d = \frac{7.224}{0.903}$

$T_d = 8 \text{ valandos}$

Tai reiškia, kad stebimų sąlygų atveju ląstelių populiacija dvigubėja maždaug kas 8 valandas.

Praktinės taikymo sritys ir naudojimo atvejai

Mikrobiologija ir bakterijų augimas

Mikrobiologai reguliariai matuoja bakterijų dvigubėjimo laikus, kad:

Charakterizuotų naujas bakterijų rūšis
Optimizuotų augimo sąlygas pramoninėje fermentacijoje
Tyrinėtų antibiotikų poveikį bakterijų proliferacijai
Stebėtų bakterijų užterštumą maisto ir vandens mėginiuose
Vystytų matematikinius bakterijų populiacijos dinamikos modelius

Pavyzdžiui, Escherichia coli paprastai turi apie 20 minučių dvigubėjimo laiką optimaliomis laboratorinėmis sąlygomis, o Mycobacterium tuberculosis gali užtrukti 24 valandas ar ilgiau, kad padvigubėtų.

Ląstelių kultūra ir biotechnologija

Ląstelių kultūros laboratorijose dvigubėjimo laiko skaičiavimai padeda:

Nustatyti ląstelių linijų charakteristikas ir sveikatą
Planuoti tinkamus ląstelių pasodinimo intervalus
Optimizuoti augimo terpės formuluotes
Įvertinti augimo faktorių ar inhibitorių poveikį
Planuoti eksperimentinius laikotarpius ląstelių pagrindu veikiančiuose tyrimuose

Žinduolių ląstelių linijos paprastai turi dvigubėjimo laikus, svyruojančius nuo 12 iki 24 valandų, nors tai labai priklauso nuo ląstelių tipo ir kultūros sąlygų.

Vėžio tyrimai

Vėžio tyrėjai naudoja dvigubėjimo laiko matavimus, kad:

Palygintų proliferacijos greičius tarp normalių ir vėžinių ląstelių
Įvertintų chemoterapinių vaistų efektyvumą
Tyrinėtų naviko augimo kinetiką in vivo
Vystytų individualizuotas gydymo strategijas
Prognozuotų ligos progresavimą

Greitai besivystančios vėžinės ląstelės dažnai turi trumpesnius dvigubėjimo laikus nei jų normalūs kolegos, todėl dvigubėjimo laikas yra svarbus parametras onkologijos tyrimuose.

Fermentacija ir alaus gamyba

Alaus gamyboje ir pramoninėje fermentacijoje mielių dvigubėjimo laikas padeda:

Prognozuoti fermentacijos trukmę
Optimizuoti mielių pasodinimo normas
Stebėti fermentacijos sveikatą
Vystyti nuoseklius gamybos grafikus
Išspręsti lėtai ar sustojusias fermentacijas

Akademinis mokymas

Išsilavinimo srityse dvigubėjimo laiko skaičiavimai suteikia:

Praktinius užsiėmimus biologijos ir mikrobiologijos studentams
Eksponentinio augimo sąvokų demonstracijas
Laboratorinių įgūdžių vystymo galimybes
Duomenų analizės praktikos galimybes mokslo studentams
Ryšius tarp matematikos modelių ir biologinės realybės

Alternatyvos dvigubėjimo laikui

Nors dvigubėjimo laikas yra plačiai naudojamas matas, yra alternatyvių būdų matuoti ląstelių augimą:

Augimo greitis (μ): Augimo greičio konstantas yra tiesiogiai susijęs su dvigubėjimo laiku (μ = ln(2)/T_d) ir dažnai naudojamas tyrimo straipsniuose ir matematikos modeliuose.
Generacijos laikas: Panašus į dvigubėjimo laiką, tačiau kartais naudojamas konkrečiai apibūdinti laiką tarp bakterijų ląstelių dalijimosi individualiu ląstelių lygiu, o ne populiacijos lygiu.
Populiacijos dvigubėjimo lygis (PDL): Naudojamas ypač žinduolių ląstelėms stebėti kumuliatyvų dvigubėjimų skaičių, kurį ląstelių populiacija patyrė.
Augimo kreivės: Visos augimo kreivės (lag, eksponentinė ir stacionari fazės) braižymas suteikia išsamesnės informacijos nei vien dvigubėjimo laikas.
Metabolinės veiklos testai: Tokie matavimai kaip MTT ar Alamar Blue testai, kurie vertina metabolinę veiklą kaip ląstelių skaičiaus pakaitalą.

Kiekviena iš šių alternatyvų turi specifines taikymo sritis, kuriose gali būti tinkamesnė nei dvigubėjimo laiko skaičiavimai.

Istorinė kontekstas ir plėtra

Ląstelių augimo greičio matavimo sąvoka siekia XIX amžiaus pabaigą, kai prasidėjo mikrobiologijos tyrimai. 1942 metais Jacques Monod paskelbė savo svarbų darbą apie bakterijų kultūrų augimą, nustatydamas daugelį matematikos principų, kurie vis dar naudojami šiandien apibūdinant mikrobinio augimo kinetiką.

Tikslios ląstelių dvigubėjimo laiko matavimo galimybės tapo vis svarbesnės, kai XX amžiaus viduryje buvo išvystyti antibiotikai, nes tyrėjams reikėjo būdų kiekybiškai įvertinti, kaip šios medžiagos paveikė bakterijų augimą. Panašiai ląstelių kultūros technikų atsiradimas 1950-aisiais ir 1960-aisiais sukūrė naujas dvigubėjimo laiko matavimų taikymo sritis žinduolių ląstelių sistemose.

Su automatizuotų ląstelių skaičiavimo technologijų atsiradimu XX amžiaus pabaigoje, nuo hemocitometrų iki srauto citometrijos ir realaus laiko ląstelių analizės sistemų, ląstelių skaičiaus matavimo tikslumas ir paprastumas dramatiškai pagerėjo. Šis technologinis vystymasis padarė dvigubėjimo laiko skaičiavimus prieinamesnius ir patikimus tyrėjams įvairiose biologinėse disciplinose.

Šiandien ląstelių dvigubėjimo laikas išlieka pagrindiniu parametru nuo pagrindinės mikrobiologijos iki vėžio tyrimų, sintetinės biologijos ir biotechnologijų. Šiuolaikiniai kompiuteriniai įrankiai dar labiau supaprastino šiuos skaičiavimus, leidžiančius tyrėjams sutelkti dėmesį į rezultatų interpretavimą, o ne į rankinius skaičiavimus.

Programavimo pavyzdžiai

Štai kodo pavyzdžiai, kaip apskaičiuoti ląstelių dvigubėjimo laiką įvairiose programavimo kalbose:

1' Excel formulė ląstelių dvigubėjimo laikui
2=ELAPSED_TIME*LN(2)/LN(FINAL_COUNT/INITIAL_COUNT)
3
4' Excel VBA funkcija
5Function DoublingTime(initialCount As Double, finalCount As Double, elapsedTime As Double) As Double
6    DoublingTime = elapsedTime * Log(2) / Log(finalCount / initialCount)
7End Function
8

1import math
2
3def calculate_doubling_time(initial_count, final_count, elapsed_time):
4    """
5    Apskaičiuokite ląstelių dvigubėjimo laiką.
6    
7    Parametrai:
8    initial_count (float): Pradinis ląstelių skaičius
9    final_count (float): Galutinis ląstelių skaičius
10    elapsed_time (float): Laikas, praėjęs tarp matavimų
11    
12    Grąžina:
13    float: Dvigubėjimo laikas tomis pačiomis vienetais kaip praėjęs laikas
14    """
15    if initial_count <= 0 or final_count <= 0:
16        raise ValueError("Ląstelių skaičiai turi būti teigiami")
17    if initial_count >= final_count:
18        raise ValueError("Galutinis skaičius turi būti didesnis už pradinį skaičių")
19    
20    return elapsed_time * math.log(2) / math.log(final_count / initial_count)
21
22# Pavyzdžio naudojimas
23try:
24    initial = 1000
25    final = 8000
26    time = 24  # valandos
27    doubling_time = calculate_doubling_time(initial, final, time)
28    print(f"Ląstelių dvigubėjimo laikas: {doubling_time:.2f} valandos")
29except ValueError as e:
30    print(f"Klaida: {e}")
31

1/**
2 * Apskaičiuokite ląstelių dvigubėjimo laiką
3 * @param {number} initialCount - Pradinis ląstelių skaičius
4 * @param {number} finalCount - Galutinis ląstelių skaičius
5 * @param {number} elapsedTime - Laikas, praėjęs tarp skaičiavimų
6 * @returns {number} Dvigubėjimo laikas tomis pačiomis vienetais kaip praėjęs laikas
7 */
8function calculateDoublingTime(initialCount, finalCount, elapsedTime) {
9    // Įvesties validacija
10    if (initialCount <= 0 || finalCount <= 0) {
11        throw new Error("Ląstelių skaičiai turi būti teigiami skaičiai");
12    }
13    if (initialCount >= finalCount) {
14        throw new Error("Galutinis skaičius turi būti didesnis už pradinį skaičių");
15    }
16    
17    // Apskaičiuokite dvigubėjimo laiką
18    return elapsedTime * Math.log(2) / Math.log(finalCount / initialCount);
19}
20
21// Pavyzdžio naudojimas
22try {
23    const initialCount = 1000;
24    const finalCount = 8000;
25    const elapsedTime = 24; // valandos
26    
27    const doublingTime = calculateDoublingTime(initialCount, finalCount, elapsedTime);
28    console.log(`Ląstelių dvigubėjimo laikas: ${doublingTime.toFixed(2)} valandos`);
29} catch (error) {
30    console.error(`Klaida: ${error.message}`);
31}
32

1public class CellDoublingTimeCalculator {
2    /**
3     * Apskaičiuokite ląstelių dvigubėjimo laiką
4     * 
5     * @param initialCount Pradinis ląstelių skaičius
6     * @param finalCount Galutinis ląstelių skaičius
7     * @param elapsedTime Laikas, praėjęs tarp skaičiavimų
8     * @return Dvigubėjimo laikas tomis pačiomis vienetais kaip praėjęs laikas
9     * @throws IllegalArgumentException jei įvestys neteisingos
10     */
11    public static double calculateDoublingTime(double initialCount, double finalCount, double elapsedTime) {
12        // Įvesties validacija
13        if (initialCount <= 0 || finalCount <= 0) {
14            throw new IllegalArgumentException("Ląstelių skaičiai turi būti teigiami skaičiai");
15        }
16        if (initialCount >= finalCount) {
17            throw new IllegalArgumentException("Galutinis skaičius turi būti didesnis už pradinį skaičių");
18        }
19        
20        // Apskaičiuokite dvigubėjimo laiką
21        return elapsedTime * Math.log(2) / Math.log(finalCount / initialCount);
22    }
23    
24    public static void main(String[] args) {
25        try {
26            double initialCount = 1000;
27            double finalCount = 8000;
28            double elapsedTime = 24; // valandos
29            
30            double doublingTime = calculateDoublingTime(initialCount, finalCount, elapsedTime);
31            System.out.printf("Ląstelių dvigubėjimo laikas: %.2f valandos%n", doublingTime);
32        } catch (IllegalArgumentException e) {
33            System.err.println("Klaida: " + e.getMessage());
34        }
35    }
36}
37

1calculate_doubling_time <- function(initial_count, final_count, elapsed_time) {
2  # Įvesties validacija
3  if (initial_count <= 0 || final_count <= 0) {
4    stop("Ląstelių skaičiai turi būti teigiami skaičiai")
5  }
6  if (initial_count >= final_count) {
7    stop("Galutinis skaičius turi būti didesnis už pradinį skaičių")
8  }
9  
10  # Apskaičiuokite dvigubėjimo laiką
11  doubling_time <- elapsed_time * log(2) / log(final_count / initial_count)
12  return(doubling_time)
13}
14
15# Pavyzdžio naudojimas
16initial_count <- 1000
17final_count <- 8000
18elapsed_time <- 24  # valandos
19
20tryCatch({
21  doubling_time <- calculate_doubling_time(initial_count, final_count, elapsed_time)
22  cat(sprintf("Ląstelių dvigubėjimo laikas: %.2f valandos\n", doubling_time))
23}, error = function(e) {
24  cat(sprintf("Klaida: %s\n", e$message))
25})
26

1function doubling_time = calculateDoublingTime(initialCount, finalCount, elapsedTime)
2    % CALCULATEDOUBLINGTIME Apskaičiuokite ląstelių populiacijos dvigubėjimo laiką
3    %   doubling_time = calculateDoublingTime(initialCount, finalCount, elapsedTime)
4    %   apskaičiuoja laiką, reikalingą ląstelių populiacijai padvigubėti
5    %
6    %   Įvestys:
7    %   initialCount - Pradinis ląstelių skaičius
8    %   finalCount - Galutinis ląstelių skaičius
9    %   elapsedTime - Laikas, praėjęs tarp matavimų
10    %
11    %   Išvestis:
12    %   doubling_time - Laikas, reikalingas populiacijai padvigubėti
13    
14    % Įvesties validacija
15    if initialCount <= 0 || finalCount <= 0
16        error('Ląstelių skaičiai turi būti teigiami skaičiai');
17    end
18    if initialCount >= finalCount
19        error('Galutinis skaičius turi būti didesnis už pradinį skaičių');
20    end
21    
22    % Apskaičiuokite dvigubėjimo laiką
23    doubling_time = elapsedTime * log(2) / log(finalCount / initialCount);
24end
25
26% Pavyzdžio naudojimas
27try
28    initialCount = 1000;
29    finalCount = 8000;
30    elapsedTime = 24; % valandos
31    
32    doublingTime = calculateDoublingTime(initialCount, finalCount, elapsedTime);
33    fprintf('Ląstelių dvigubėjimo laikas: %.2f valandos\n', doublingTime);
34catch ME
35    fprintf('Klaida: %s\n', ME.message);
36end
37

Ląstelių augimo ir dvigubėjimo laiko vizualizavimas

Laikas (valandos) Ląstelių skaičius

0 8 16 24 32 40 0 1k 2k 4k 8k 16k 32k Pradinis Pirmas dvigubėjimas (8h) Antras dvigubėjimas (16h) Trečias dvigubėjimas (24h) Galutinis

Diagramoje, pateiktoje aukščiau, iliustruojama ląstelių dvigubėjimo laiko sąvoka, naudojant pavyzdį, kuriame ląstelės dvigubėja maždaug kas 8 valandas. Pradedant su 1,000 ląstelių populiacija (laiko 0), populiacija auga iki:

2,000 ląstelių po 8 valandų (pirmas dvigubėjimas)
4,000 ląstelių po 16 valandų (antras dvigubėjimas)
8,000 ląstelių po 24 valandų (trečias dvigubėjimas)

Raudonos punktiruotos linijos žymi kiekvieną dvigubėjimo įvykį, o mėlyna kreivė rodo nuolatinį eksponentinį augimą. Ši vizualizacija parodo, kaip pastovus dvigubėjimo laikas sukuria eksponentinį augimą, kai braižoma linijiniu mastu.

Dažnai užduodami klausimai

Kas yra ląstelių dvigubėjimo laikas?

Ląstelių dvigubėjimo laikas yra laikas, reikalingas ląstelių populiacijai padvigubėti. Tai yra svarbus parametras, naudojamas kiekybiškai įvertinti ląstelių augimo greitį biologijoje, mikrobiologijoje ir medicinos tyrimuose. Trumpesnis dvigubėjimo laikas rodo greitesnį augimą, o ilgesnis dvigubėjimo laikas rodo lėtesnį proliferavimą.

Kaip dvigubėjimo laikas skiriasi nuo generacijos laiko?

Nors dažnai naudojami kaip sinonimai, dvigubėjimo laikas paprastai reiškia laiką, reikalingą populiacijai padvigubėti, o generacijos laikas konkrečiai nurodo laiką tarp sėkmingų ląstelių dalijimosi individualiu ląstelių lygiu. Praktikoje, sinchronizuotose populiacijose, šios vertės yra vienodos, tačiau mišrių populiacijų atveju jos gali šiek tiek skirtis.

Ar galiu apskaičiuoti dvigubėjimo laiką, jei mano ląstelės nėra eksponentinio augimo fazėje?

Dvigubėjimo laiko skaičiavimas remiasi prielaida, kad ląstelės yra eksponentinėje (logaritminėje) augimo fazėje. Jei jūsų ląstelės yra lag fazėje arba stacionarioje fazėje, apskaičiuotas dvigubėjimo laikas tiksliai neatspindės jų tikrojo augimo potencialo. Norint gauti tikslius rezultatus, užtikrinkite, kad matavimai būtų atliekami eksponentinio augimo fazėje.

Kokie veiksniai veikia ląstelių dvigubėjimo laiką?

Daugybė veiksnių gali turėti įtakos dvigubėjimo laikui, įskaitant:

Temperatūra
Maistinių medžiagų prieinamumas
Deguonies lygiai
pH
Augimo faktorių ar inhibitorių buvimas
Ląstelių tipas ir genetiniai veiksniai
Ląstelių tankis
Kultūros amžius

Kaip sužinoti, ar mano skaičiavimas yra tikslus?

Norint gauti kuo tikslesnius rezultatus:

Užtikrinkite, kad ląstelės būtų eksponentinio augimo fazėje
Naudokite nuoseklias ir tikslias ląstelių skaičiavimo metodikas
Atlikite kelis matavimus per laiką
Apskaičiuokite dvigubėjimo laiką iš augimo kreivės nuolydžio (braižant ln(ląstelių skaičius) prieš laiką)
Palyginkite savo rezultatus su paskelbtais panašių ląstelių tipų vertėmis

Ką reiškia neigiamas dvigubėjimo laikas?

Neigiamas dvigubėjimo laikas matematiškai rodo, kad ląstelių populiacija mažėja, o ne didėja. Tai gali įvykti, jei galutinis ląstelių skaičius yra mažesnis už pradinį skaičių, kas rodo ląstelių mirtį arba eksperimentinę klaidą. Dvigubėjimo laiko formulė yra sukurta augančioms populiacijoms, todėl neigiamos vertės turėtų paskatinti peržiūrėti jūsų eksperimentines sąlygas arba matavimo metodus.

Kaip konvertuoti tarp dvigubėjimo laiko ir augimo greičio?

Augimo greičio konstantas (μ) ir dvigubėjimo laikas (T_d) yra susiję šia lygtimi: μ = ln(2)/T_d arba T_d = ln(2)/μ

Pavyzdžiui, dvigubėjimo laikas, trunkantis 20 valandų, atitinka augimo greitį ln(2)/20 ≈ 0.035 per valandą.

Ar šią skaičiuoklę galima naudoti bet kokio tipo ląstelėms?

Taip, dvigubėjimo laiko formulė taikoma bet kuriai populiacijai, kuri rodo eksponentinį augimą, įskaitant:

Bakterijų ląsteles
Mielių ir grybų ląsteles
Žinduolių ląstelių linijas
Augalų ląsteles kultūroje
Vėžines ląsteles
Algas ir kitas mikroorganizmus

Kaip elgtis su labai dideliais ląstelių skaičiais?

Formulė veikia vienodai gerai su dideliais skaičiais, moksliniais žymėjimais ar normalizuotais vertėmis. Pavyzdžiui, vietoj to, kad įvestumėte 1,000,000 ir 8,000,000 ląstelių, galite naudoti 1 ir 8 (milijonai ląstelių) ir gauti tą patį dvigubėjimo laiko rezultatą.

Koks skirtumas tarp populiacijos dvigubėjimo laiko ir ląstelių ciklo laiko?

Ląstelių ciklo laikas nurodo laiką, kurio reikia individualiai ląstelei, kad baigtų visą augimo ir dalijimosi ciklą, o populiacijos dvigubėjimo laikas matuoja, kaip greitai visa populiacija dvigubėja. Asinchroninėse populiacijose ne visos ląstelės dalijasi tuo pačiu greičiu, todėl populiacijos dvigubėjimo laikas dažnai yra ilgesnis nei greičiausiai dalijančių ląstelių ląstelių ciklo laikas.

Nuorodos

Cooper, S. (2006). Distinguishing between linear and exponential cell growth during the division cycle: Single-cell studies, cell-culture studies, and the object of cell-cycle research. Theoretical Biology and Medical Modelling, 3, 10. https://doi.org/10.1186/1742-4682-3-10
Davis, J. M. (2011). Basic Cell Culture: A Practical Approach (2nd ed.). Oxford University Press.
Hall, B. G., Acar, H., Nandipati, A., & Barlow, M. (2014). Growth rates made easy. Molecular Biology and Evolution, 31(1), 232-238. https://doi.org/10.1093/molbev/mst187
Monod, J. (1949). The growth of bacterial cultures. Annual Review of Microbiology, 3, 371-394. https://doi.org/10.1146/annurev.mi.03.100149.002103
Sherley, J. L., Stadler, P. B., & Stadler, J. S. (1995). A quantitative method for the analysis of mammalian cell proliferation in culture in terms of dividing and non-dividing cells. Cell Proliferation, 28(3), 137-144. https://doi.org/10.1111/j.1365-2184.1995.tb00062.x
Skipper, H. E., Schabel, F. M., & Wilcox, W. S. (1964). Experimental evaluation of potential anticancer agents. XIII. On the criteria and kinetics associated with "curability" of experimental leukemia. Cancer Chemotherapy Reports, 35, 1-111.
Wilson, D. P. (2016). Protracted viral shedding and the importance of modeling infection dynamics when comparing viral loads. Journal of Theoretical Biology, 390, 1-8. https://doi.org/10.1016/j.jtbi.2015.10.036

Pasiruošę apskaičiuoti ląstelių dvigubėjimo laiką savo eksperimentui? Naudokite mūsų skaičiuoklę aukščiau, kad gautumėte momentinius, tikslius rezultatus, kurie padės geriau suprasti jūsų ląstelių augimo kinetiką. Nesvarbu, ar esate studentas, besimokantis apie populiacijos dinamiką, tyrėjas, optimizuojantis kultūros sąlygas, ar mokslininkas, analizuojantis augimo slopinimą, mūsų įrankis suteikia jums reikalingas įžvalgas.

Ląstelių dvigubėjimo laiko skaičiuoklė: Išmatuokite ląstelių augimo greitį

Ląstelių augimo laiko vertintojas

Įvesties parametrai

Rezultatai

Dokumentacija