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Enregistrement W1521661677 · doi:10.1038/ncomms8329

CD24 tracks divergent pluripotent states in mouse and human cells

2015· article· en· W1521661677 sur OpenAlexafffund
Nika Shakiba, Carl A. White, Yonatan Y. Lipsitz, Ayako Yachie‐Kinoshita, Peter D. Tonge, Samer M. I. Hussein, Mira C. Puri, Judith Elbaz, James Brendan Morrissey-Scoot, Mira Li, Javier Muñoz, Marco Benevento, Ian M. Rogers, Jacob H. Hanna, Albert J. R. Heck, Bernd Wollscheid, András Nagy, Peter W. Zandstra

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePluripotent Stem Cells Research
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteMount Sinai HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchGovernment of Ontario
Mots-clésReprogrammingInduced pluripotent stem cellEmbryonic stem cellBiologyEpiblastCell biologyStem cellCellular differentiationCellGeneticsGeneGastrulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reprogramming is a dynamic process that can result in multiple pluripotent cell types emerging from divergent paths. Cell surface protein expression is a particularly desirable tool to categorize reprogramming and pluripotency as it enables robust quantification and enrichment of live cells. Here we use cell surface proteomics to interrogate mouse cell reprogramming dynamics and discover CD24 as a marker that tracks the emergence of reprogramming-responsive cells, while enabling the analysis and enrichment of transgene-dependent (F-class) and -independent (traditional) induced pluripotent stem cells (iPSCs) at later stages. Furthermore, CD24 can be used to delineate epiblast stem cells (EpiSCs) from embryonic stem cells (ESCs) in mouse pluripotent culture. Importantly, regulated CD24 expression is conserved in human pluripotent stem cells (PSCs), tracking the conversion of human ESCs to more naive-like PSC states. Thus, CD24 is a conserved marker for tracking divergent states in both reprogramming and standard pluripotent culture.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,574
Score d'incertitude au seuil0,424

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,291 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations92
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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