Comparative Analysis of the Frequency and Distribution of Stem and Progenitor Cells in the Adult Mouse Brain
Notice bibliographique
Résumé
The neurosphere assay can detect and expand neural stem cells (NSCs) and progenitor cells, but it cannot discriminate between these two populations. Given two assays have purported to overcome this shortfall, we performed a comparative analysis of the distribution and frequency of NSCs and progenitor cells detected in 400 mum coronal segments along the ventricular neuraxis of the adult mouse brain using the neurosphere assay, the neural colony forming cell assay (N-CFCA), and label-retaining cell (LRC) approach. We observed a large variation in the number of progenitor/stem cells detected in serial sections along the neuraxis, with the number of neurosphere-forming cells detected in individual 400 mum sections varying from a minimum of eight to a maximum of 891 depending upon the rostral-caudal coordinate assayed. Moreover, the greatest variability occurred in the rostral portion of the lateral ventricles, thereby explaining the large variation in neurosphere frequency previously reported. Whereas the overall number of neurospheres (3730 +/- 276) or colonies (4275 +/- 124) we detected along the neuraxis did not differ significantly, LRC numbers were significantly reduced (1186 +/- 188, 7 month chase) in comparison to both total colonies and neurospheres. Moreover, approximately two orders of magnitude fewer NSC-derived colonies (50 +/- 10) were detected using the N-CFCA as compared to LRCs. Given only 5% of the LRCs are cycling (BrdU+/Ki-67+) or competent to divide (BrdU+/Mcm-2+), and proliferate upon transfer to culture, it is unclear whether this technique selectively detects endogenous NSCs. Overall, caution should be taken with the interpretation and employment of all these techniques.
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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 | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 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 ».