Blood–Brain Barrier Promotes Differentiation of Human Fetal Neural Precursor Cells
Notice bibliographique
Résumé
In the stem cell niche, neural stem cells (NSCs) are in close contact with the specialized blood-brain barrier (BBB) endothelial cells (ECs) that modulate their proliferation and differentiation behavior. NSCs are also an attractive source for cell transplantation and neural tissue repair after central nervous system injury. After systemic grafting, they are confronted with the BBB before they can enter the brain parenchyma. We investigated the interactions of human fetal neural precursor cells (hfNPCs) with human brain ECs in an in vitro model using primary cultures. We demonstrated that hfNPCs efficiently differentiate to neurons, astrocytes, and oligodendrocytes and move to the subendothelial space of human BBB endothelium, but not to pulmonary artery ECs. Effective differentiation was found to be dependent on the chemokine CCL2/MCP-1, but not on CXCL8/IL-8. Our findings suggest that neural precursor cells specifically interact with the BBB endothelium and differentiate in the subendothelial niche into astrocytes, neurons, and oligodendrocytes, under the influence of the chemokine CCL2/MCP-1.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».