Localization of candidate stem and progenitor cell markers within the human cornea, limbus, and bulbar conjunctiva in vivo and in cell culture
Notice bibliographique
Résumé
Corneal diseases are some of the most prevalent causes of blindness worldwide. While the most common treatment for corneal blindness is the transplantation of cadaver corneas, expanded limbal stem cells are finding recent application. Unknown, however, is the identity of the actual repopulating stem cell fraction utilized in both treatments and the critical factors governing successful engraftment and repopulation. In order to localize potential stem cell populations in vivo, we have immunohistochemically mapped a battery of candidate stem and progenitor cell markers including c-Kit and other growth factor receptors, nuclear markers including DeltaNp63, as well as adhesion factors across the cornea and distal sclera. Cell populations that differentially and specifically stained for some of these markers include the basal and superficial limbal/conjunctival epithelium and scattered cells within the substantia propria of the bulbar conjunctiva. We have also determined that the culture of differentiated cornea epithelial cells as dissociated and explant cultures induces the expression of several markers previously characterized as candidate limbal stem cell markers. This study provides a foundation to explore candidate corneal stem cell populations. As well, we show that expression of traditional stem cell markers may not be reliable indicator of stem cell content during limbal stem cell expansion in vitro and could contribute to the variable success rates of corneal stem cell transplantation.
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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 | 0,001 |
| 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 ».