Human neural stem cells: electrophysiological properties of voltage-gated ion channels
Notice bibliographique
Résumé
We have characterized the profile of membrane currents in an immortalized human neural stem cell line, HB1.F3 cells, using whole-cell patch clamp technique. Human neural stem cell line generated from primary cell cultures of embryonic human telencephalon using a replication-incompetent retroviral vector containing v-myc expresses nestin, a cell type-specific marker for neural stem cells. The human neural stem cells expressed both outward and inward K(+) currents with no evidence for Na(+) currents. The density of the outward, delayed rectifying type K(+) current was 1.8 +/- 0.015 nA/pF, and that of the inwardly rectifying K(+) current was 0.37 +/- 0.012 nA/pF (at 30 mM of [K(+)](o)). In order to induce neuronal differentiation of the neural stem cells, a full-length coding region of NeuroD, a neurogenic transcription factor, was transfected into HB1.F3 cells. Introduction of NeuroD induced expression of Na(+) currents with the current density of 0.042 +/- 0.011 nA/pF. The presence of two types of K(+) currents and expression of Na(+) currents induced by NeuroD appear to reflect the characteristic physiological features of human neural stem cells.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».