MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1815740324 · doi:10.1016/j.celrep.2015.04.056

Single Transcription Factor Conversion of Human Blood Fate to NPCs with CNS and PNS Developmental Capacity

2015· article· en· W1815740324 sur OpenAlexafffund
Jong‐Hee Lee, Ryan R. Mitchell, Jamie McNicol, Zoya Shapovalova, Sarah Laronde, Borko Tanasijevic, Chlöe Milsom, Fanny L. Casado, Aline Fiebig‐Comyn, Tony Collins, Karun K. Singh, Mickie Bhatia

Notice bibliographique

RevueCell Reports · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePluripotent Stem Cells Research
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésTranscription factorCell biologyBiologyNeuroscienceComputational biologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The clinical applicability of direct cell fate conversion depends on obtaining tissue from patients that is easy to harvest, store, and manipulate for reprogramming. Here, we generate induced neural progenitor cells (iNPCs) from neonatal and adult peripheral blood using single-factor OCT4 reprogramming. Unlike fibroblasts that share molecular hallmarks of neural crest, OCT4 reprogramming of blood was facilitated by SMAD+GSK-3 inhibition to overcome restrictions on neural fate conversion. Blood-derived (BD) iNPCs differentiate in vivo and respond to guided differentiation in vitro, producing glia (astrocytes and oligodendrocytes) and multiple neuronal subtypes, including dopaminergic (CNS related) and nociceptive neurons (peripheral nervous system [PNS]). Furthermore, nociceptive neurons phenocopy chemotherapy-induced neurotoxicity in a system suitable for high-throughput drug screening. Our findings provide an easily accessible approach for generating human NPCs that harbor extensive developmental potential, enabling the study of clinically relevant neural diseases directly from patient cohorts.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,356

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations78
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCell ReportsMême sujetPluripotent Stem Cells ResearchTravaux en français237 207