Easy and Rapid Differentiation of Embryonic Stem Cells into Functional Motoneurons Using Sonic Hedgehog‐Producing Cells
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Directing embryonic stem (ES) cells to differentiate into functional motoneurons has proven to be a strong technique for studying neuronal development as well as being a potential source of tissue for cell replacement therapies involving spinal cord disorders. Unfortunately, one of the mitogenic factors (i.e., sonic hedgehog agonist) used for directed differentiation is not readily available, and thus this technique has not been widely accessible. Here, we present a novel and simple method to derive motoneurons from ES cells using readily attainable reagents. ES cells were derived from a mouse in which enhanced green fluorescent protein (eGFP) was linked to a motoneuron specific promoter. The cells were plated onto a monolayer of 293 EcR-Shh cells that carry an integrated construct for the expression of sonic hedgehog (Shh) under ecdysone-inducible control. To initiate motoneuron differentiation, 293 EcR-Shh:ES cell cocultures were treated with ponasterone A (PA) and retinoic acid for 5 days. PA induces ecdysone, and thus drives Shh expression. To assess differentiation, putative ES cell-derived motoneurons were studied immunocytochemically and cultured on chick myotubes for functional analysis. We found that ES cells differentiated into eGFP+ cells that expressed transcription factors typical of motoneurons. Furthermore, ES cell-derived motoneurons were capable of forming functional connections with muscle fibers in vitro. Finally, when transplanted into the developing chick spinal cord, ES cell-derived motoneurons migrated to the ventral horn and projected axons to appropriate muscle targets. In summary, this simple treatment paradigm produces functional motoneurons that can be used for both developmental and preclinical studies. Disclosure of potential conflicts of interest is found at the end of this article.
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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 | 0,001 | 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)
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