Selection Based on FOXA2 Expression Is Not Sufficient to Enrich for Dopamine Neurons From Human Pluripotent Stem Cells
Notice bibliographique
Résumé
Human embryonic and induced pluripotent stem cells are potential cell sources for regenerative approaches in Parkinson disease. Inductive differentiation protocols can generate midbrain dopamine neurons but result in heterogeneous cell mixtures. Therefore, selection strategies are necessary to obtain uniform dopamine cell populations. Here, we developed a selection approach using lentivirus vectors to express green fluorescent protein under the promoter region of FOXA2, a transcription factor that is expressed in the floor plate domain that gives rise to dopamine neurons during embryogenesis. We first validated the specificity of the vectors in human cell lines against a promoterless construct. We then selected FOXA2-positive neural progenitors from several human pluripotent stem cell lines, which demonstrated a gene expression profile typical for the ventral domain of the midbrain and floor plate, but failed to enrich for dopamine neurons. To investigate whether this was due to the selection approach, we overexpressed FOXA2 in neural progenitors derived from human pluripotent stem cell lines. FOXA2 forced expression resulted in an increased expression of floor plate but not mature neuronal markers. Furthermore, selection of the FOXA2 overexpressing fraction also failed to enrich for dopamine neurons. Collectively, our results suggest that FOXA2 is not sufficient to induce a dopaminergic fate in this system. On the other hand, our study demonstrates that a combined approach of promoter activation and lentivirus vector technology can be used as a versatile tool for the selection of a defined cell population from a variety of human pluripotent stem cell lines.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 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)
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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 ».