Activation of Neural Cell Fate Programs Toward Direct Conversion of Adult Human Fibroblasts into Tri-Potent Neural Progenitors Using <i>OCT-4</i>
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Several transcription factors and methods have been used to convert fibroblasts directly to neural fate and have provided insights into molecular mechanisms as to how each of these required factors orchestrate neural fate conversion. Here, we provide evidence and detailed characterization of the direct conversion process of primary adult human fibroblasts (hFib) to neural progenitor cells (NPC) using OCT4 alone. Factors previously associated with neural cell fate conversion were induced during hFib-NPC(OCT-4) generation, where OCT-4 alone was sufficient to induce neural fate conversion without the use of promiscuous small-molecule manipulation. Human Fib-NPC(OCT-4) proliferate, express neural stem/progenitor markers, and possess developmental potential that gives rise to all three major subtypes of neural cells: astrocytes, oligodendrocytes, and neurons with functional capacity. We propose a de-convoluted reprogramming approach for neural fate conversion in which OCT4 is sufficient for inducing neural conversion from hFib for disease modeling as well as the fundamental study of early neural fate induction.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle