Robust generation and expansion of skeletal muscle progenitors and myocytes from human pluripotent stem cells
Notice bibliographique
Résumé
Human pluripotent stem cells provide a developmental model to study early embryonic and tissue development, tease apart human disease processes, perform drug screens to identify potential molecular effectors of in situ regeneration, and provide a source for cell and tissue based transplantation. Highly efficient differentiation protocols have been established for many cell types and tissues; however, until very recently robust differentiation into skeletal muscle cells had not been possible unless driven by transgenic expression of master regulators of myogenesis. Nevertheless, several breakthrough protocols have been published in the past two years that efficiently generate cells of the skeletal muscle lineage from pluripotent stem cells. Here, we present an updated version of our recently described 50-day protocol in detail, whereby chemically defined media are used to drive and support muscle lineage development from initial CHIR99021-induced mesoderm through to PAX7-expressing skeletal muscle progenitors and mature skeletal myocytes. Furthermore, we report an optional method to passage and expand differentiating skeletal muscle progenitors approximately 3-fold every 2weeks using Collagenase IV and continued FGF2 supplementation. Both protocols have been optimized using a variety of human pluripotent stem cell lines including patient-derived induced pluripotent stem cells. Taken together, our differentiation and expansion protocols provide sufficient quantities of skeletal muscle progenitors and myocytes that could be used for a variety of studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».