Characterization of Canine Embryonic Stem Cell Lines Derived From Different Niche Microenvironments
Notice bibliographique
Résumé
Embryo-derived stem cells hold enormous potential for producing cell-based transplantation therapies, allowing high-throughput drug screening and delineating early embryonic development. However, potential clinical applications must first be tested for safety and efficacy in preclinical animal models. Due to physiological and genetic parity to humans, the domestic dog is widely used as a clinically relevant animal model for cardiovascular, neurodegenerative, orthopedic, and oncologic diseases. Therefore, we established numerous putative canine embryonic stem cell (cESC) lines by immunodissection of the inner cell mass (ICM), which we termed OVC.ID.1-23, and by explant outgrowths from whole canine blastocysts, named OVC.EX.1-16. All characterized lines were immunopositive for OCT4, SOX2, NANOG, SSEA-3, and SSEA-4; displayed high telomerase and alkaline phosphatase (ALP) activities; and were maintained in this state up to 37 passages ( approximately 160 days). Colonies from OVC.EX lines showed classic domed hESC-like morphology surrounded by a ring of fibroblast-like cells, whereas all OVC.ID lines exhibited a mixed cell colony of tightly packed cESCs surrounded by a GATA6+/CDX2- hypoblast-derived support layer. Spontaneous serum-only differentiation without feeder layers demonstrated a strong lineage selection associated with the colony niche type, and not the isolation method. Upon differentiation, cESC lines formed embryoid bodies (EB) comprised of cells representative of all germinal layers, and differentiated into cell types of each layer. Canine ESC lines such as these have the potential to identify differences between embryonic stem cell line derivations, and to develop or to test cell-based transplantation therapies in the dog before attempting human clinical trials.
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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 | 0,001 | 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 ».