Notice bibliographique
Résumé
Embryonic stem (ES) cells are a pluripotent and renewable cellular resource with tremendous potential for broad applications in regenerative medicine. Arguably the most important consideration for stem cell-based therapies is the ability to precisely direct the differentiation of stem cells along a preferred cellular lineage. During development, lineage commitment is a multistep process requiring the activation and repression of sets of genes at various stages, from an ES cell identity to a tissue-specific stem cell identity and beyond. Thus, the challenge is to ensure that the pattern of genomic regulation is recapitulated during the in vitro differentiation of ES cells into stem/progenitor cells of the appropriate tissue in a robust, predictable and stable manner. To address this issue, we must understand the ontogeny of tissue-specific stem cells during normal embryogenesis and compare the ontogeny of tissue-specific stem cells in ES cell models. Here, we discuss the issue of directed differentiation of pluripotent ES cells into neural stem cells, which is fundamentally linked to two early events in the development of the mammalian nervous system: the 'decision' of the ectoderm to acquire a neural identity (neural determination) and the origin of neural stem cells within this neural-committed population of cells. A clearer understanding of the molecular and cellular mechanisms that govern mammalian neural cell fate determination will lead to improved ES technology applications in neural regeneration.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,005 |
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 ».