Control of Human Embryonic Stem Cell Colony and Aggregate Size Heterogeneity Influences Differentiation Trajectories
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Notice bibliographique
Résumé
To better understand endogenous parameters that influence pluripotent cell differentiation we used human embryonic stem cells (hESCs) as a model system. We demonstrate that differentiation trajectories in aggregate (embryoid body [EB])-induced differentiation, a common approach to mimic some of the spatial and temporal aspects of in vivo development, are affected by three factors: input hESC composition, input hESC colony size, and EB size. Using a microcontact printing approach, size-specified hESC colonies were formed by plating single-cell suspensions onto micropatterned (MP) extracellular matrix islands. Subsequently, size-controlled EBs were formed by transferring entire colonies into suspension culture enabling the independent investigation of colony and aggregate size effects on differentiation induction. Gene and protein expression analysis of MP-hESC populations revealed that the ratio of Gata6 (endoderm-associated marker) to Pax6 (neural-associated marker) expression increased with decreasing colony size. Moreover, upon forming EBs from these MP-hESCs, we observed that differentiation trajectories were affected by both colony and EB size-influenced parameters. In MP-EBs generated from endoderm-biased (high Gata6/Pax6) input hESCs, higher mesoderm and cardiac induction was observed at larger EB sizes. Conversely, neural-biased (low Gata6/Pax6) input hESCs generated MP-EBs that exhibited higher cardiac induction in smaller EBs. Our analysis demonstrates that heterogeneity in hESC colony and aggregate size, typical in most differentiation strategies, produces subsets of appropriate conditions for differentiation into specific cell types. Moreover, our findings suggest that the local microenvironment modulates endogenous parameters that can be used to influence pluripotent cell differentiation trajectories.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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.
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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