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Enregistrement W2053328538 · doi:10.1038/mt.2012.188

Myoblasts Derived From Normal hESCs and Dystrophic hiPSCs Efficiently Fuse With Existing Muscle Fibers Following Transplantation

2012· article· en· W2053328538 sur OpenAlexafffund
Sébastien Goudenege, Carl LeBel, Nicolas B Huot, Christine Dufour, Isao Fujii, Jean Gekas, Joël Rousseau, Jacques P. Tremblay

Notice bibliographique

RevueMolecular Therapy · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePluripotent Stem Cells Research
Établissements canadiensUniversité LavalCentre hospitalier universitaire de QuébecCentre hospitalier de l'Université Laval
Organismes subventionnairesStem Cell Network
Mots-clésRegenerative medicineMyogenesisEmbryonic stem cellBiologyInduced pluripotent stem cellDuchenne muscular dystrophyCell biologyStem cellMuscular dystrophyMyoDMyocyteTransplantationRegeneration (biology)Cellular differentiationAdult stem cellImmunologyGeneticsMedicineGeneInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human embryonic stem cells (hESCs) and human-induced pluripotent stem cells (hiPSCs) have an endless self-renewal capacity and can theoretically differentiate into all types of lineages. They thus represent an unlimited source of cells for therapies of regenerative diseases, such as Duchenne muscular dystrophy (DMD), and for tissue repair in specific medical fields. However, at the moment, the low number of efficient specific lineage differentiation protocols compromises their use in regenerative medicine. We developed a two-step procedure to differentiate hESCs and dystrophic hiPSCs in myogenic cells. The first step was a culture in a myogenic medium and the second step an infection with an adenovirus expressing the myogenic master gene MyoD. Following infection, the cells expressed several myogenic markers and formed abundant multinucleated myotubes in vitro. When transplanted in the muscle of Rag/mdx mice, these cells participated in muscle regeneration by fusing very well with existing muscle fibers. Our findings provide an effective method that will permit to use hESCs or hiPSCs for preclinical studies in muscle repair.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations168
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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