Laminin enhances the growth of human neural stem cells in defined culture media
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Human neural stem cells (hNSC) have the potential to provide novel cell-based therapies for neurodegenerative conditions such as multiple sclerosis and Parkinson's disease. In order to realise this goal, protocols need to be developed that allow for large quantities of hNSC to be cultured efficiently. As such, it is important to identify factors which enhance the growth of hNSC. In vivo, stem cells reside in distinct microenvironments or niches that are responsible for the maintenance of stem cell populations. A common feature of niches is the presence of the extracellular matrix molecule, laminin. Therefore, this study investigated the effect of exogenous laminin on hNSC growth. RESULTS: To measure hNSC growth, we established culture conditions using B27-supplemented medium that enable neurospheres to grow from human neural cells plated at clonal densities. Limiting dilution assays confirmed that neurospheres were derived from single cells at these densities. Laminin was found to increase hNSC numbers as measured by this neurosphere formation. The effect of laminin was to augment the proliferation/survival of the hNSC, rather than promoting the undifferentiated state. In agreement, apoptosis was reduced in dissociated neurospheres by laminin in an integrin beta1-dependent manner. CONCLUSION: The addition of laminin to the culture medium enhances the growth of hNSC, and may therefore aid their large-scale production.
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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 | 0,000 |
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 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 ».