Immunophenotyping of the human bulge region: the quest to define useful <i>in situ</i> markers for human epithelial hair follicle stem cells and their niche
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Notice bibliographique
Résumé
Since the discovery of epithelial hair follicle stem cells (eHFSCs) in the bulge of human hair follicles (HFs) an important quest has started: to define useful markers. In the current study, we contribute to this by critically evaluating corresponding published immunoreactivity (IR) patterns, and by attempting to identify markers for the in situ identification of human eHFSCs and their niche. For this, human scalp skin cryosections of at least five different individuals were examined, employing standard immunohistology as well as increased sensitivity methods. Defined reference areas were compared by quantitative immunohistochemistry for the relative intensity of their specific IR. According to our experience, the most useful positive markers for human bulge cells turned out to be cytokeratin 15, cytokeratin 19 and CD200, but were not exclusive, while beta1 integrin and Lhx2 IR were not upregulated by human bulge keratinocytes. Absent IR for CD34, connexin43 and nestin on human bulge cells may be exploited as negative markers. alpha6 integrin, fibronectin, nidogen, fibrillin-1 and latent transforming growth factor (TGF)-beta-binding protein-1 were expressed throughout the connective tissue sheath of human HFs. On the other hand, tenascin-C was upregulated in the bulge and may thus constitute a component of the bulge stem cell niche of human HFs. These immunophenotyping results shed further light on the in situ expression patterns of claimed follicular 'stem cell markers' and suggest that not a single marker alone but only the use of a limited corresponding panel of positive and negative markers may offer a reasonable and pragmatic compromise for identifying human bulge stem cells in situ.
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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 découle