Healthy Research Rewards
ResearchHub is incentivizing healthy research behavior. At this time, first authors of open access papers are eligible for rewards. Visit the publications tab to view your eligible publications.
Got it
AS
Aykut Satici
Author with expertise in Evolution and Applications of CubeSat Missions
Achievements
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
3
(100% Open Access)
Cited by:
0
h-index:
12
/
i10-index:
13
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Development and Characterization of a low intensity vibrational system for microgravity studies

Omar Khan et al.Nov 21, 2023
The advent of extended-duration human spaceflight demands a better comprehension of the physiological impacts of microgravity. One primary concern is the adverse impact on the musculoskeletal system, including muscle atrophy and bone density reduction. Ground-based microgravity simulations have provided insights, with vibrational bioreactors emerging as potential mitigators of these negative effects. Despite the potential they have, the adaptation of vibrational bioreactors for space remains unfulfilled, resulting in a significant gap in microgravity research. This paper introduces the first automated low-intensity vibrational (LIV) bioreactor designed specifically for the International Space Station (ISS) environment. Our research covers the bioreactor's design and characterization, the selection of an optimal linear guide for consistent 1-axis acceleration, a thorough analysis of its thermal and diffusion dynamics, and the pioneering use of BioMed Clear resin for enhanced scaffold design. This advancement sets the stage for more authentic space-based biological studies, vital for ensuring the safety of future space explorations.
1

Data driven and cell specific determination of nuclei-associated actin structure

Н.А. Никитина et al.Apr 6, 2023
Quantitative and volumetric assessment of filamentous actin fibers (F-actin) remains challenging due to their interconnected nature, leading researchers to utilize threshold based or qualitative measurement methods with poor reproducibility. Here we introduce a novel machine learning based methodology for accurate quantification and reconstruction of nuclei-associated F-actin. Utilizing a Convolutional Neural Network (CNN), we segment actin filaments and nuclei from 3D confocal microscopy images and then reconstruct each fiber by connecting intersecting contours on cross-sectional slices. This allowed measurement of the total number of actin filaments and individual actin filament length and volume in a reproducible fashion. Focusing on the role of F-actin in supporting nucleocytoskeletal connectivity, we quantified apical F-actin, basal F-actin, and nuclear architecture in mesenchymal stem cells (MSCs) following the disruption of the Linker of Nucleoskeleton and Cytoskeleton (LINC) Complexes. Disabling LINC in mesenchymal stem cells (MSCs) generated F-actin disorganization at the nuclear envelope characterized by shorter length and volume of actin fibers contributing a less elongated nuclear shape. Our findings not only present a new tool for mechanobiology but introduce a novel pipeline for developing realistic computational models based on quantitative measures of F- actin.