2,739 Views
•
10:12 min
•
October 23, 2021
DOI:
Резюме
Automatically generated
Иммуногистохимическое окрашивание и секвенирование гена рибосомальной РНК 16S (ген 16S рРНК) были выполнены с целью обнаружения и различения бактерий в раковых и нераковых тканях яичников in situ. Композиционные и функциональные различия бактерий были предсказаны с помощью BugBase и филогенетического исследования сообществ путем реконструкции ненаблюдаемых состояний (PICRUSt).
Видео по теме
10:35
An Orthotopic Model of Serous Ovarian Cancer in Immunocompetent Mice for in vivo Tumor Imaging and Monitoring of Tumor Immune Responses
Видео по теме
18212 Views
12:42
Heterotypic Three-dimensional In Vitro Modeling of Stromal-Epithelial Interactions During Ovarian Cancer Initiation and Progression
Видео по теме
15015 Views
04:30
Ovarian Tissue Culture to Visualize Phenomena in Mouse Ovary
Видео по теме
13748 Views
14:25
Assessment of Ovarian Cancer Spheroid Attachment and Invasion of Mesothelial Cells in Real Time
Видео по теме
17337 Views
08:26
Strategy for Biobanking of Ovarian Cancer Organoids: Addressing the Interpatient Heterogeneity across Histological Subtypes and Disease Stages
Видео по теме
1890 Views
07:44
Microdissection and Dissociation of the Murine Oviduct: Individual Segment Identification and Single Cell Isolation
Видео по теме
3819 Views
09:00
Modeling the Early Steps of Ovarian Cancer Dissemination in an Organotypic Culture of the Human Peritoneal Cavity
Видео по теме
26564 Views
07:37
Human Ovarian Surface Epithelium Organoids as a Platform to Study Tissue Regeneration
Видео по теме
1165 Views
10:12
Characterization and Functional Prediction of Bacteria in Ovarian Tissues
Видео по теме
2.7K Views
11:51
Preparation of Mitochondria from Ovarian Cancer Tissues and Control Ovarian Tissues for Quantitative Proteomics Analysis
Видео по теме
5.8K Views
Read Article
Цитировать это СТАТЬЯ
Zhao, L., Zhao, W., Wang, Q., Liang, D., Liu, Y., Fu, G., Han, L., Wang, Y., Sun, C., Wang, Q., Song, Q., Li, Q., Lu, Q. Characterization and Functional Prediction of Bacteria in Ovarian Tissues. J. Vis. Exp. (176), e61878, doi:10.3791/61878 (2021).
Copy