Telomerase and neuronal marker status of differentiated NT2 and SK‐N‐SH human neuronal cells and primary human neurons
Notice bibliographique
Résumé
Upon treatment with retinoic acid, NTera-2 (NT2) human teratocarcinoma and SK-N-SH neuroblastoma cells can be induced to terminally differentiate into postmitotic neuronal cells. The neuronal cell yield obtained from the NT-2 cells is partially dependent on the time of differentiation (24-55 days). SK-N-SH cells differentiate into a mixed population of neuronal and epithelium-like cells. Here we report modified protocols that increase the number of differentiated NT-2 and SK-N-SH cells and that establish an enriched neuronal SK-N-SH-derived cell population essentially devoid of nonneuronal cells. Differentiated cells express the cytoskeleton-associated protein tau and other typical neuronal markers, such as Map2, Ngn1, NeuroD, Mash1, and GluR which are also expressed in primary human fetal neurons. Telomerase activity is down-regulated in differentiated cells, which is consistent with the telomerase status of primary fetal human neurons. Thus, differentiated NT2 and SK-N-SH cells may represent an excellent source for studies investigating the role of telomerase or other survival-promoting activities in protecting human neuronal cells from cell death-mediating stresses associated with neurodegenerative diseases.
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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) | 0,001 | 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 ».