MicroRNA-Based Promotion of Human Neuronal Differentiation and Subtype Specification
Notice bibliographique
Résumé
MicroRNAs are key regulators of neural cell proliferation, differentiation and fate choice. Due to the limited access to human primary neural tissue, the role of microRNAs in human neuronal differentiation remains largely unknown. Here, we use a population of long-term self-renewing neuroepithelial-like stem cells (lt-NES cells) derived from human embryonic stem cells to study the expression and function of microRNAs at early stages of human neural stem cell differentiation and neuronal lineage decision. Based on microRNA expression profiling followed by gain- and loss-of-function analyses in lt-NES cells and their neuronal progeny, we demonstrate that miR-153, miR-324-5p/3p and miR-181a/a contribute to the shift of lt-NES cells from self-renewal to neuronal differentiation. We further show that miR-125b and miR-181a specifically promote the generation of neurons of dopaminergic fate, whereas miR-181a inhibits the development of this neurotransmitter subtype. Our data demonstrate that time-controlled modulation of specific microRNA activities not only regulates human neural stem cell self-renewal and differentiation but also contributes to the development of defined neuronal subtypes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».