Label-free identification and characterization of murine hair follicle stem cells located in thin tissue sections with Raman micro-spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
Stem cells offer tremendous opportunities for regenerative medicine. Over the past decade considerable research has taken place to identify and characterize the differentiation states of stem cells in culture. Raman micro-spectroscopy has emerged as an ideal technology since it is fast, nondestructive, and does not require potentially toxic dyes. Raman spectroscopy systems can also be incorporated into confocal microscope imaging systems allowing spectra to be obtained from below the tissue surface. Thus there is significant potential for monitoring stem cells in living tissue. Stem cells that reside in hair follicles are suitable for testing this possibility since they are close to the skin surface, and typically clustered around the bulge area. One of the first steps needed would be to obtain Raman micro-spectra from stem cells located in thin sections of tissue, and then see whether these spectra are clearly different from those of the surrounding differentiated cells. To facilitate this test, standard 5 μm thick sections of murine skin tissue were stained to identify the location of hair follicle stem cells and their progeny. Raman spectra were then obtained from adjacent cells in a subsequent unstained 10 μm thick section. The spectra revealed significant differences in peak intensities associated with nucleic acids, proteins, lipids and amino acids. Statistical analyses of the Raman micro-spectra identified stem cells with 98% sensitivity and 94% specificity, as compared with a CD34 immunostaining gold standard. Furthermore analyses of the spectral variance indicated differences in cellular dynamics between the two cell groups. This study shows that Raman micro-spectroscopy has a potential role in identifying adult follicle stem cells, laying the groundwork for future applications of hair follicle stem cells and other somatic stem cells in situ.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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.
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 tête enseignante, 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 ».